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摘要:
最大-最小蚂蚁系统(MMAS)具有较强的全局最优解搜索能力,能够有效避免早熟收敛,但收敛速度较慢.针对MMAS的不足,改进其信息素更新方式,提出一种新的动态自适应调整信息素的策略.对TSP问题的仿真实验结果表明,改进后的算法加快了收敛速度,提高了全局搜索能力.
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文献信息
篇名 一种改进的动态自适应最大-最小蚁群算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 蚁群算法 最大最小蚂蚁系统 动态自适应
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 90-92
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3425字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2008.03.028
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 蒋泰 桂林电子科技大学计算机与控制学院 32 304 10.0 16.0
2 唐增明 桂林师范高等专科学校数学与计算机科学系 4 26 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
最大最小蚂蚁系统
动态自适应
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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