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摘要:
提出一种基于启发式变异的蚁群算法,结合传统蚁群算法和遗传变异算法的优点,利用蚁群算法找到一条全局近优解,采用启发式变异进行路径优化,并将优化信息以信息素的方式传递给下一代,从而快速得到全局最优解.以旅行商问题为例进行仿真实验,结果表明该算法比其他同类算法具有更好的性能.
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文献信息
篇名 基于启发式变异的蚁群算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 蚁群算法 启发式变异 旅行商问题
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 35-37
页数 3页 分类号 TN945
字数 3384字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.08.012
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 李腊元 武汉理工大学计算机科学与技术学院 227 3167 28.0 44.0
2 龚本灿 武汉理工大学计算机科学与技术学院 8 84 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
启发式变异
旅行商问题
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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