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基于反馈仿射振荡器和反馈搜索智能优化的改进蚁群算法与最短路优化
基于反馈仿射振荡器和反馈搜索智能优化的改进蚁群算法与最短路优化
作者:
李厚彪
薛波
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
反馈仿射振荡器算法
反馈搜索优化
最短路径优化
改进蚁群算法
摘要:
针对经典蚁群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢、全局最优解质量不佳等问题,通过分析研究蚁群算法和抽样策略,提出了基于反馈仿射振荡器(RAS)和反馈搜索智能优化(RSO)的改进蚁群算法.首先,利用RAS算法在所给函数区域进行撒点抽样,得到若干节点而不是进行毫无目的的随机撒点;同时,基于RSO的思想对全局信息素更新规则加以改进,充分利用每次迭代结束后局部最优解的价值;然后,基于RSO的思想调节信息素挥发系数,尽量避免算法在运行期间陷入局部最优解,同时加速算法收敛;最后,通过自适应调整路径选择参数的值,加快算法收敛同时减小算法陷入局部最优解的可能.仿真实验一该算法相较于最大最小蚁群系统、经典遗传算法、基于精英保留策略的改进遗传算法解的优质程度分别提升10.9%、22.1%、11.2%,迭代次数分别减少31.1%、23.3%、18.7%;仿真实验二中解的优质程度分别提升12.9%、24.6%、13%,迭代次数分别减少39.5%、11.7%、3.2%.仿真实验结果表明,该算法可加快算法收敛同时提升解的优质程度,能有效解决路径优化问题.
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文献信息
篇名
基于反馈仿射振荡器和反馈搜索智能优化的改进蚁群算法与最短路优化
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
反馈仿射振荡器算法
反馈搜索优化
最短路径优化
改进蚁群算法
年,卷(期)
2020,(z1)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
32-36
页数
5页
分类号
TP18
字数
6081字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2019091659
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
李厚彪
电子科技大学数学科学学院
34
30
3.0
4.0
2
薛波
电子科技大学信息与软件工程学院
1
0
0.0
0.0
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
反馈仿射振荡器算法
反馈搜索优化
最短路径优化
改进蚁群算法
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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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