新型蚁群算法在TSP问题中的应用

被引：25

作者：

张弛 ^{[1
,2
]}

涂立 ^{[2
]}

王加阳 ^{[1
]}

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

[2] 湖南城市学院信息科学与工程学院

来源：

中南大学学报(自然科学版) | 2015年 / 46卷 / 08期

关键词：

蚁群算法(ACA); 轮盘赌; 信息素; 差分演化; 灾变;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高了算法种群的多样性,同时将轮盘赌算子利用到城市转移规则中,有利于提高算法的收敛速度;另一方面,将种群个体的差分信息应用于局部信息素更新规则中,有利于搜索全局解;最后灾变算子避免算法陷入局部最优,而达到全局最优。新型的蚁群算法具有更强的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性,同时为解决其他优化问题提供新的思路。

引用

页码：2944 / 2949

页数：6

共 14 条

[1]

蚁群算法求解TSP综述 [J].