| 一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法 |
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| 引用本文： | 顾军华,谭 庆,李娜娜,毛 宁. 一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(25): 69-71 |
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| 作者姓名： | 顾军华 谭 庆 李娜娜 毛 宁 |
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| 作者单位： | 河北工业大学,计算机科学与软件学院,天津,300130;河北工业大学,计算机科学与软件学院,天津,300130;河北工业大学,计算机科学与软件学院,天津,300130;河北工业大学,计算机科学与软件学院,天津,300130 |
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| 基金项目： | 天津市自然科学基金 , 河北省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出了一种新的用于求解TSP问题的智能蚁群优化算法。新算法从TSP问题本身出发，提取出了该问题的一种本质特征，并赋予蚁群算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力，以提高精英蚂蚁的搜索质量，进而使得新算法整体的求解能力得以提高。文章中不仅阐述了新算法的原理，而且进行了仿真实验，实验结果表明新算法在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。
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| 关 键 词： | 蚁群优化算法 智能 旅行商问题 交叉 |
| 文章编号： | 1002-8331（2007）25-0069-03 |
| 修稿时间： | 2007-01-01 |
New intelligent ACO for TSP |
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| GU Jun-hua,TAN Qing,LI Na-na,MAO Ning. New intelligent ACO for TSP[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(25): 69-71 |
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| Authors: | GU Jun-hua TAN Qing LI Na-na MAO Ning |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300130，China |
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| Abstract: | A new intelligent Ant Colony Optimization（ACO） for Traveling Salesman Problem（TSP） has been proposed.The new algorithm extracts the intrinsic characteristic rule of TSP and then injects it into the elite of ants，which improves the elite ant’s capability to build a better solution and then makes an improvement of ACO.This paper not only describes the new algorithm’s theory，but also makes a simulation.The simulation results show that proposed algorithm finds optimum solutions more effectively both in time and quantity than ACO. |
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| Keywords: | Ant Colony Optimization intelligence Traveling Salesman Problem cross |
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