基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法

• 作者: 刘升 刘明霞 游晓明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 聚度 混沌优化 自适应信息素更新 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 15-22
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 8701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0316

摘要

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A_ACS).在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而提高解的精度;在迭代后期去掉混沌算子,减少混沌扰动性,来提高算法的收敛速度.将A_ACS用于TSP问题,仿真结果表明,该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间,并且提高了解的质量,其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾,整体性能优于其他两种算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	刘明霞	上海工程技术大学电子电气工程学院	1	4	1.0	1.0