基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题

• 作者: 徐胜 王震宇 钱海 马小军
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 传统蚁群算法 遗传算法 模拟退火 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 143-144,148
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.03.039

摘要

传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题;为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法(G-SAACO),将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中;其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性;同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量;为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马小军	南京工业大学电气工程与控制科学学院	64	349	10.0	15.0
2	钱海	南京工业大学电气工程与控制科学学院	5	77	5.0	5.0
3	徐胜	南京工业大学电气工程与控制科学学院	5	48	3.0	5.0
4	王震宇	南京工业大学电气工程与控制科学学院	2	23	2.0	2.0