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基于动态调节信息素增量的蚁群算法*
引用本文:刘瑞杰,胡小兵. 基于动态调节信息素增量的蚁群算法*[J]. 计算机应用研究, 2012, 29(1): 135-136
作者姓名:刘瑞杰  胡小兵
作者单位:重庆大学数学与统计学院,重庆,401331
基金项目:重庆大学“211工程”三期创新人才培养计划建设基金资助项目(S-09110)
摘    要:为了避免蚁群算法陷入停滞状态,研究了信息素的更新规则,并在信息素增量更新式中加入动态调节因子,使得次优路径上的信息素增量较大,其他路径则没有明显的变化,从而有利于蚂蚁在较短的时间内找到更好的解。仿真实验结果及收敛过程表明,改进后的算法解决旅行商问题具有更好的全局搜索能力。

关 键 词:蚁群算法  动态调节因子  信息素  信息素增量  旅行商问题

Ant colony algorithm based on dynamic adjustment of incremental of pheromone
LIU Rui-jie,HU Xiao-bing. Ant colony algorithm based on dynamic adjustment of incremental of pheromone[J]. Application Research of Computers, 2012, 29(1): 135-136
Authors:LIU Rui-jie  HU Xiao-bing
Affiliation:(School of Mathematics & Statistics,Chongqing University,Chongqing 401331,China)
Abstract:This paper studied the updating rule of pheromone and employed a new regulatory factor in this paper to avoid the stagnation,so the pheromone on the routes close to the shortest increased,others didn’t change obviously,which encouraged ants to find better solution in less time.Simulation results and convergence process show that the improved ant colony system has better performance in solving the traveling salesman problems(TSP).
Keywords:ant colony algorithm(ACA)   dynamic adjustment factor   pheromone   incremental of pheromone   TSP
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