基于信息素更新和挥发因子调整的改进蚁群算法

• 作者: 孟晓琳 陈尚云 黄天民
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 蚁群算法 信息素更新 挥发因子
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

为了改进基本蚁群算法容易导致算法停滞、陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题,提出一种改进的蚁群算法,主要是将信息素局部更新和全局更新结合,增加各路径的被选择机会,避免算法停滞;另外,由于信息素挥发因子ρ的大小直接关系到算法的全局搜索能力和收敛速度,提出在算法的初期、中期和后期分别设置不同的ρ,以此增加算法的全局搜索能力,又能在一定程度上加快算法的收敛.改进算法的性能在Oliver 30和att48问题上得到验证,本方法与基本蚁群算法相比要更优,收敛速度更快,体现了此种改进的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄天民	西南交通大学数学学院	82	362	11.0	14.0
2	陈尚云	西南交通大学数学学院	16	169	6.0	12.0
3	孟晓琳	西南交通大学数学学院	3	14	2.0	3.0