| 蚁群算法与PSO算法分析及相互融合策略探讨 |
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| 引用本文： | 刘小强.蚁群算法与PSO算法分析及相互融合策略探讨[J].煤炭技术,2014(1):226-228. |
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| 作者姓名： | 刘小强 |
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| 作者单位： | 三门峡职业技术学院信息工程系 |
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| 摘 要： | 针对蚁群算法与PSO算法的优缺点,提出一种融合蚁群算法与PSO算法的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,充分利用蚁群算法的信息素正反馈机制和PSO算法的全局、快速收敛性,从而提高求解TSP问题的收敛速度和求解精度。对TSP问题的仿真实验结果表明:新的混合算法具有较强的性能,取得了较好的优化效果。
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| 关 键 词： | 蚁群算法 粒子群算法 TSP 智能优化 融合策略 |
Ant Colony Algorithm and PSO Algorithm Analysis and Merging Strategies |
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| LIU Xiao-qiang.Ant Colony Algorithm and PSO Algorithm Analysis and Merging Strategies[J].Coal Technology,2014(1):226-228. |
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| Authors: | LIU Xiao-qiang |
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| Affiliation: | LIU Xiao-qiang;Information Engineering Department,Sanmenxia Polytechnic; |
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| Abstract: | |
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