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摘要:
针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes 29这一典型的TSP问题进行了仿真实验.实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能.这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义.
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文献信息
篇名 蚁群算法的全局收敛性研究及改进
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 蚁群算法 全局收敛性 信息素
年,卷(期) 2004,(10) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 1506-1509
页数 4页 分类号 TP273
字数 3802字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.10.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王道波 南京航空航天大学自动化学院 183 2599 21.0 47.0
2 段海滨 南京航空航天大学自动化学院 28 1157 11.0 28.0
传播情况
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节点文献
蚁群算法
全局收敛性
信息素
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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10512
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