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冀俊忠 (冀俊忠.) (学者:冀俊忠) | 黄振 (黄振.) | 刘椿年 (刘椿年.)

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摘要:

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一.将信息素更新和随机搜索机制的改进相结合,提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.首先给出了一种新的信息素增量模型,以体现蚂蚁在不同路径上行走时所产生的信息素差异;然后以蚂蚁经过的路径(直线段)作为信息素扩散浓度场的信源,改进了信息素扩散模型,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后采用较低复杂度的变异策略对迭代的结果进行优化.在大量通用数据集上的实验表明,该算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.

关键词:

增量模型 旅行商问题 蚁群优化 变异策略 扩散模型

作者机构:

  • [ 1 ] [冀俊忠]北京工业大学
  • [ 2 ] [黄振]北京工业大学
  • [ 3 ] [刘椿年]北京工业大学

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来源 :

计算机研究与发展

ISSN: 1000-1239

年份: 2009

期: 6

卷: 46

页码: 968-978

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