针对QAP问题的改进型蚁群优化算法研究

• 作者: 李红旮 项前 黄波
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 蚁群系统 二次分配问题 启发式信息 信息素
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 页码范围: 182-183,141
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.15.073

摘要

本文结合二次分配问题(quadratic assignment problem,QAP)的特点,通过分析传统妈K算法在解决QAP问题时收数过快,精度不高的缺点,提出一种以ACS(ant colony system)为基础的改进蚁群算法--信息素迭代东积ACS(ACS with accumulated pheromone by iteration,ACS_API).新方法通过对定义启发式信息和信息素更新规则的改进,扩大了搜索空间,从而进免过早收数,陷入局部最优解中.该算法已应用于QAP标准浏试数据,并通过与另外两种先前提出的改进蚂蚁算法(HAS_QAP,ACO_GIS)的比较分析得出了它在算法精度和执行时间上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄波	香港中文大学中科院-香港中文大学地球信息科学联合实验室	13	218	7.0	13.0
2	项前	北京市中国科学院遥感应用研究所	1	4	1.0	1.0
3	李红旮	北京市中国科学院遥感应用研究所	1	4	1.0	1.0