具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法

蚁群算法具有很强的寻优能力,但仍存在搜索时间过长、易于停滞等问题。针对这些不足,提出了一种具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法。新算法引入了路径平滑概念,加强了对蚁群前期搜索的引导,扩大了蚁群后期搜索空间;同时,通过动态调节信息素挥发因子,使得路径间信息素浓度差异不会增长过快,有效地避免了算法陷入局部解。实验结果表明,具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法明显优于基本蚁群算法。     

获胜者确定问题的启发规则与改进蚁群算法

组合拍卖竞胜标的确定问题是一个NP完全问题.本文提出基于启发规则的改进蚁群算法BRIAA(Improved ACO Algorithm based heuristic rule)对问题进行求解,其基本思想是首先提出了可行性竞标启发规则,采用启发规则淘汰不可能入选最优解的竞标,缩减竞标规模;然后采用禁忌表和可行性竞标启岌规则相结合的改进蚁群算法,减小蚂蚁搜索过程中选择可行性竞标的范围,提高可行性解的质量.仿真结果表明,与同类的近似求解算法相比,本算法在求解规模和求解效率上都能够获得更好的效果.