| 一种快速求解旅行商问题的蚁群算法 |
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| 引用本文： | 冀俊忠,黄振,刘椿年. 一种快速求解旅行商问题的蚁群算法[J]. 计算机研究与发展, 2009, 46(6) |
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| 作者姓名： | 冀俊忠 黄振 刘椿年 |
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| 作者单位： | 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京,100124;北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京,100124;北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大项目，北京市自然科学基金，北京市教育委员会科技发展基金 |
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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.
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| 关 键 词： | 旅行商问题 蚁群优化 增量模型 扩散模型 变异策略 |
A Fast Ant Colony Optimization Algorithm for Traveling Salesman Problems |
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| Ji Junzhong,Huang Zhen,Liu Chunnian. A Fast Ant Colony Optimization Algorithm for Traveling Salesman Problems[J]. Journal of Computer Research and Development, 2009, 46(6) |
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| Authors: | Ji Junzhong Huang Zhen Liu Chunnian |
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| Affiliation: | Beijing Municipal Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology;College of Computer Science and Technology;Beijing University of Technology;Beijing 100124 |
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| Abstract: | Ant colony optimization (ACO) is a population-based metaheuristic technique to solve combination optimization problems effectively,such as traveling salesman problem (TSP),multidimensional knapsack problem (MKP),and so on. However,how to improve the performance of ACO algorithms is still an active research topic. Though there are many algorithms solving TSPs effectively,there is an application bottleneck that the ACO algorithm costs too much time in order to get an optimal solution. Combining the pheromone ... |
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| Keywords: | traveling salesman problem ant colony optimization increment model diffusion model mutation strategy |
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