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

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摘要:

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术.信息素是蚁群进行交流并实现群集智能的媒介,所以信息素的更新策略一直是蚁群算法中的一个研究热点.针对信息素扩散的耦合特征,提出一种基于信息素扩散模型解耦控制策略的蚁群算法.对信息素扩散模型进行改善,建立以蚂蚁经过的路径(直线段)为信源的信息素扩散模型,通过分析信息素扩散浓度场的耦合性,引入去耦控制策略来修正信息素的更新公式,大量TSP(traveling salesman problem)问题的实验表明:该算法不仅能获得更好的解,而且能加快算法的收敛速度.

关键词:

扩散模型 耦合性 蚁群算法 解耦控制策略

作者机构:

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

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来源 :

智能系统学报

年份: 2007

期: 4

卷: 2

页码: 1-8

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