改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题

• 作者: 张粤 李俊 李波 汪冲
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 粒子群算法 旅行商问题 信息素 全局最优
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 274-279
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6337字
• 语种: 中文

摘要

针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优,且寻优速度慢的问题,提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题.在初始阶段,改进算法采用贪婪算法初始化粒子,生成信息素分布.在迭代运行过程中,采用改进蚁群算法的信息素更新方式,增加信息素调节算子.同时,采取与全局最优粒子自适应交叉变异策略,根据粒子适应度值的变化采取对粒子位置的更新.通过对TSPLIB标准库中5个实例进行仿真测试,结果表明,改进的算法能有效避免陷入局部最优,具有较快的收敛速度和较高收敛精度.为求解旅行商问题提供一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊	武汉科技大学计算机科学与技术学院	85	279	8.0	13.0
3	李波	武汉科技大学计算机科学与技术学院	20	63	3.0	7.0
7	汪冲	武汉科技大学计算机科学与技术学院	3	38	2.0	3.0