带个体差异的蚁群算法的应用

被引：6

作者：

裴志利 ^{[1
]}

王建 ^{[2
]}

时小虎 ^{[1
]}

梁艳春 ^{[1
]}

孔英 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院教育部符号计算与知识工程重点实验室

[2] 大连医科大学现代技术教育中心

来源：

关键词：

蚁群算法; 旅行商问题; 个体差异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上远优于基本蚁群算法。

引用

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共 4 条