引入熵的自适应双种群蚁群算法

• 作者: 刘升 杨康 游晓明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 熵 蚁群算法 自适应划分 反馈算子 负荷算子
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 66-73
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 7980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1903-0123

摘要

为了克服蚁群算法解决旅行商问题(TSP)存在的收敛速度慢和解的质量不高等问题,提出了一种新的引入熵的自适应双种群蚁群算法RBAC.将蚁群划分为红蚁群和黑蚁群,红蚁群在路径选择中引入反馈算子优化解的质量,黑蚁群在信息素更新规则引入负荷算子和反馈算子加快收敛速度并防止陷入局部最优.运用信息熵调控红黑蚁群的划分,当熵值达到目标数值时使红蚁群失活并复制相应数量黑蚂蚁,从而前期提高解的质量,后期加速收敛速度.应用RBAC求解TSP问题,并与经典ACS算法进行比较,结果表明RBAC算法在解的质量和收敛速度之间达到良好的平衡,尤其在大规模城市问题中效果更好.

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	杨康	上海工程技术大学电子电气学院	3	8	2.0	2.0