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基于改进蚁群算法求解最短路径和TSP问题
被引:16
作者
:
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机构:
宋世杰
刘高峰
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机构:
内江师范学院数学与信息科学学院
刘高峰
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机构:
周忠友
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机构:
卢小亮
机构
:
[1]
内江师范学院数学与信息科学学院
来源
:
计算机技术与发展
|
2010年
/ 20卷
/ 04期
关键词
:
蚁群算法;
最短路径;
TSP问题;
并行性;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
为了能高效地求解最短路径和TSP问题,利用速度恒定的蚂蚁群,行走最短路径的蚂蚁首先达到终点这个基本原理,提出了一种改进的蚁群算法。因为只要有一个蚂蚁达到终点,算法停止,所以该算法避免了蚂蚁往返爬行所消耗的时间。针对一定规模的最短路径和TSP问题,设置足够量的蚂蚁群,通过该算法能较快地求出全局最优解或者能很好逼近最优解的近似解,算法的时间复径杂度是线性级的,迭代次数较少,而且该算法是并行处理的。通过实验仿真,结果表明算法是可行有效的。
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相关论文
共 8 条
[1]
基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究
[J].
论文数:
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机构:
靳凯文
;
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机构:
李春葆
;
论文数:
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机构:
秦前清
.
公路交通科技,
2006,
(03)
:128
-130+134
[2]
蚁群算法研究进展
[J].
马军建
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机构:
河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
马军建
;
董增川
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河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
董增川
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王春霞
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河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
王春霞
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陈康宁
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河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
陈康宁
.
河海大学学报(自然科学版),
2005,
(02)
:139
-143
[3]
基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择
[J].
李祚泳
论文数:
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机构:
成都信息工程学院,成都信息工程学院,厦门大学环境科学研究中心四川成都 ,四川成都 ,福建厦门
李祚泳
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钟俊
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成都信息工程学院,成都信息工程学院,厦门大学环境科学研究中心四川成都 ,四川成都 ,福建厦门
钟俊
;
彭荔红
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机构:
成都信息工程学院,成都信息工程学院,厦门大学环境科学研究中心四川成都 ,四川成都 ,福建厦门
彭荔红
.
系统工程,
2004,
(07)
:88
-92
[4]
蚁群算法及其实现方法研究
[J].
胡娟
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机构:
中国科学院软件研究所
胡娟
;
王常青
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中国科学院软件研究所
王常青
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韩伟
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中国科学院软件研究所
韩伟
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全智
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中国科学院软件研究所
全智
.
计算机仿真,
2004,
(07)
:110
-114
[5]
一种新的自适应蚁群算法及其应用
[J].
胡小兵
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机构:
重庆大学数理学院
胡小兵
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黄席樾
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重庆大学数理学院
黄席樾
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张著洪
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重庆大学数理学院
张著洪
.
计算机仿真,
2004,
(06)
:108
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[6]
一种改进的蚁群算法求解最短路径问题
[J].
毕军
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机构:
北京理工大学自动控制系
毕军
;
付梦印
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张宇河
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张宇河
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不详
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北京理工大学自动控制系
不详
.
计算机工程与应用 ,
2003,
(03)
:107
-109
[7]
具有变异特征的蚁群算法
[J].
吴庆洪
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东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳
吴庆洪
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张纪会
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徐心和
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东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳
徐心和
.
计算机研究与发展,
1999,
(10)
:1240
-1245
[8]
蚁群算法及其应用.[M].李士勇;陈永强;李研编著;.哈尔滨工业大学出版社.2004,
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共 8 条
[1]
基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究
[J].
论文数:
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机构:
靳凯文
;
论文数:
引用数:
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机构:
李春葆
;
论文数:
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机构:
秦前清
.
公路交通科技,
2006,
(03)
:128
-130+134
[2]
蚁群算法研究进展
[J].
马军建
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河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
马军建
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董增川
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王春霞
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王春霞
;
陈康宁
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河海大学水资源环境学院,河海大学水资源环境学院,广东省水利电力勘测设计研究院,河海大学水资源环境学院江苏南京 ,江苏南京 ,广东广州 ,江苏南京
陈康宁
.
河海大学学报(自然科学版),
2005,
(02)
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-143
[3]
基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择
[J].
李祚泳
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成都信息工程学院,成都信息工程学院,厦门大学环境科学研究中心四川成都 ,四川成都 ,福建厦门
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钟俊
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彭荔红
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成都信息工程学院,成都信息工程学院,厦门大学环境科学研究中心四川成都 ,四川成都 ,福建厦门
彭荔红
.
系统工程,
2004,
(07)
:88
-92
[4]
蚁群算法及其实现方法研究
[J].
胡娟
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中国科学院软件研究所
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王常青
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韩伟
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全智
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中国科学院软件研究所
全智
.
计算机仿真,
2004,
(07)
:110
-114
[5]
一种新的自适应蚁群算法及其应用
[J].
胡小兵
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重庆大学数理学院
胡小兵
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黄席樾
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张著洪
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.
计算机仿真,
2004,
(06)
:108
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[6]
一种改进的蚁群算法求解最短路径问题
[J].
毕军
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北京理工大学自动控制系
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付梦印
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张宇河
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不详
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北京理工大学自动控制系
不详
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计算机工程与应用 ,
2003,
(03)
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[7]
具有变异特征的蚁群算法
[J].
吴庆洪
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吴庆洪
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徐心和
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东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳,东北大学控制仿真中心!沈阳
徐心和
.
计算机研究与发展,
1999,
(10)
:1240
-1245
[8]
蚁群算法及其应用.[M].李士勇;陈永强;李研编著;.哈尔滨工业大学出版社.2004,
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