智能蚂蚁算法——蚁群算法的改进

被引：23

作者：

曹浪财

罗键

李天成

机构：

[1] 厦门大学自动化系

来源：

计算机应用研究 | 2003年 / 10期

关键词：

智能蚂蚁算法; 蚁群算法; 旅行商问题(TSP); 外激素;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法。在蚁群算法的基础上,提出了一种新的启发式搜索方法———智能蚂蚁算法。智能蚂蚁算法与蚁群算法相比,主要在以下四点进行了改进:第一,取消了外激素;第二,自动调整选择最优路径的比例;第三,目标城市的选择方法不同;第四,引入扰动以避免陷入局部优化。实验结果表明,智能蚂蚁算法可以在减少计算量的同时,取得更好的搜索结果。

引用

页码：62 / 64

页数：3

共 6 条

[1] MarcoDorigo,VittorioManiezzo,Alberto Coloni.Ant System :Op-timizatio by a Colony of Cooperating Agents. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 1996
[2] TSPLIB. http://www.iwr.uni heidelberg.de/iwr/comopt/soft/TSPLIB95/TSPLIB.html .
[3] Marco Dorigo,Luca Maria Gambardella.Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem. IEEE Transaction on Evolutionary Computation . 1997
[4] LucaMariaGambardella,MarcoDorigo.SolvingSymmetricandAssymetricTSPsbyAnt.Colonies. IEEEConferenceonEvolutionaryComputation CEC’’ 96 .
[5] ThomasSt櫣zle,HolgerHHoos.MAX MINAntSystem. http://www.researchindex.com . 1997
[6] E L Lawler,J K Lenstra,A H G Rinnooy Kan,et al.The Traveling Salesman Problem. John Wiley & Sons . 1985

← 1 →