改进的遗传蚁群混合算法在 TSP 中的应用

• 作者: 蒋腾旭
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 蚁群算法 串行融合 改良情况 奖惩项 信息素更新
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.008

摘要

针对遗传算法和蚁群算法的不足，提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况，将遗传算法和蚁群算法动态串行融合，以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时，依据信息素在正反馈过程中的重要作用，提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明，本文提出的混合算法在求解TSP方面，收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋腾旭		23	156	6.0	12.0