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摘要:
针对蚁群算法搜索空间大、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于动态凸包引导的偏优规划蚁群算法.改进后的算法动态控制蚂蚁的待选城市范围,有助于在跳出局部最优并向全局最优逼近的基础上减少蚂蚁搜索空间;同时,引入延陷漂流因子和基于待选城市构建的凸包来干预当前蚂蚁的城市选择,增加算法前期解的多样性并提高蚂蚁的偏优规划能力;再利用局部与整体相结合的完整路径信息、凸包的构建信息来协调信息素的更新,引导后继蚂蚁路径偏优规划,提高算法的求解精度;设计具有收敛性的信息素最大最小值限制策略,既加快算法的求解速度又避免算法过早停滞;最后在4种经典TSP模型上应用改进后的算法.仿真结果表明,所提算法在求解精度和收敛速度等方面均有显著提高,且具有较好的适用性.
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文献信息
篇名 动态凸包引导的偏优规划蚁群算法求解TSP问题
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 蚁群算法 二维凸包 TSP 偏优规划
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 59-71
页数 13页 分类号 TP18
字数 11273字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018218
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马学森 合肥工业大学计算机与信息学院 26 264 8.0 15.0
3 唐昊 合肥工业大学电气与自动化工程学院 45 207 8.0 10.0
4 朱建 合肥工业大学计算机与信息学院 9 53 5.0 7.0
5 宫帅 合肥工业大学计算机与信息学院 3 14 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
二维凸包
TSP
偏优规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
相关基金
国家留学基金
英文译名:
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导