基于启发式机制的改进蚁群算法

发布时间：2023-02-12 10:05

　　针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统(ant colony system, ACS)算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数,提高收敛速度;算法陷入局部最优时,引入惩罚函数,使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,在复杂环境中,包括终点处存在凹形障碍物时,该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 ACS算法
    1) 局部更新规则
    2) 全局更新规则
2 基于启发式机制的改进蚁群算法
    2.1 目标吸引策略
    2.2 信息素更新策略
    2.3 改进算法流程
3 实验结果及分析
4 总结



本文编号：3740893