改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题

发布时间：2017-12-09 11:08

  本文关键词：改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题

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【摘要】：针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优,且寻优速度慢的问题,提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题。在初始阶段,改进算法采用贪婪算法初始化粒子,生成信息素分布。在迭代运行过程中,采用改进蚁群算法的信息素更新方式,增加信息素调节算子。同时,采取与全局最优粒子自适应交叉变异策略,根据粒子适应度值的变化采取对粒子位置的更新。通过对TSPLIB标准库中5个实例进行仿真测试,结果表明,改进的算法能有效避免陷入局部最优,具有较快的收敛速度和较高收敛精度。为求解旅行商问题提供一种有效的方法。
【作者单位】： 武汉科技大学计算机科学与技术学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61273303;61572381) 武汉科技大学研究生创新创业基金(JCX2015009);武汉科技大学大学生科技创新基金(15ZRC101)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)[1]是一个组合优化问题,广泛的应用于物流配送、路径规划、交通运输以及电路板线路设计等领域。一些智能优化算法被应用于求解TSP,并取得了比较好的效果,如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、萤火虫优化算法、Ho

【参考文献】

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本文编号：1270154