基于相邻节点间特征改进的蚁群算法

• 作者: 刘阳阳 庄恒国 张亚楠
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 组合优化问题 相邻节点
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171001

摘要

蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法.该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题.在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题.改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解.同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力.实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO-ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄恒国	中国汽车技术研究中心数据资源中心	14	10	2.0	3.0
2	刘阳阳	中国汽车技术研究中心数据资源中心	2	0	0.0	0.0
3	张亚楠	中国汽车技术研究中心数据资源中心	11	9	2.0	2.0