基于改进蚁群算法在TSP问题中的应用

• 作者: 刘子墨 首都经济贸易大学管理工程学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 蚁群算法 遗传算法 TSP问题 ACO-GA混合算法
• 年，卷（期）: 2024,（23）
• 所属期刊栏目: 实践应用
• 页码范围: 172-174,177
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.23.050

摘要

蚁群算法（ACO）最初的启发点为蚂蚁的寻食行为，具有易陷入局部最优、求解效率低等缺陷。遗传算法（GA）的全局搜索效率比较高，但对反馈信息的利用不够及时，收敛速度慢。ACO-GA混合算法结合了ACO算法与GA算法，以改善其缺点，获取最优解。从通用TSPLIB库中选取了eil51、rand75、eil76、pr152、bier127等10个实例，分别对ACO算法和ACO-GA混合算法的性能进行测试，对比分析其仿真实验结果。