基于启发式机制的改进蚁群算法

• 作者: 刘升 朱艳 游晓明
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 蚁群算法 启发式机制 蚁群系统(ACS)算法 惩罚函数
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 265-271
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2019.8386

摘要

针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统(ant colony system,ACS)算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数,提高收敛速度;算法陷入局部最优时,引入惩罚函数,使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,在复杂环境中,包括终点处存在凹形障碍物时,该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游晓明	上海工程技术大学电子电气工程学院	65	380	11.0	17.0
2	刘升	上海工程技术大学管理学院	89	467	10.0	19.0
3	朱艳	上海工程技术大学电子电气工程学院	3	38	2.0	3.0