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摘要:
针对蚁群优化算法的关键步骤--信息素轨迹更新过程进行了分析.在理论证明和实验验证的基础上,针对此过程提出一种基于Metropolis接受准则的信息素更新策略,并通过引入一种非齐次的模拟退火方法有效地减少算法在早期落入较差解的可能性.在系统温度较高时,算法将以较大的概率接受不同的解,进行广泛的试探,能够有效地避免算法初期陷入较差解的状况;当系统温度较低时,将以小概率接受不同的解,在算法的后期将搜索集中到迄今最优解的邻域中,保证了算法收敛的同时减少了算法的收敛时间.同时将基于Metropolis接受准则的信息素更新策略和已有的信息素更新策略在4个不同规模的TSP问题上进行对比实验,试验结果也证明了本文策略的有效性.
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文献信息
篇名 一种基于Metropolis抽样准则的蚁群算法的信息素更新策略
来源期刊 铁道学报 学科 工学
关键词 蚁群优化算法 信息素轨迹 更新策略 Metropolis接受准则
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 114-118
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4274字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-8360.2008.03.022
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 张友鹏 兰州交通大学自动化与电气工程学院 151 1113 16.0 25.0
2 颜晨阳 兰州交通大学自动化与电气工程学院 5 33 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群优化算法
信息素轨迹
更新策略
Metropolis接受准则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
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8
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