首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法
引用本文:林冬梅,王东.基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法[J].计算机应用,2007,27(10):2478-2480.
作者姓名:林冬梅  王东
作者单位:[1]佛山科学技术学院信息中心,广东佛山528000 [2]中南大学地质与环境工程学院,长沙410083 [3]佛山科学技术学院计算机科学与技术系,广东佛山528000
摘    要:将蚁群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制蚁群算法早熟收敛问题,并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集,提高其求解质量和效率;引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。

关 键 词:旅行商问题  蚁群算法  路径交换  全局最优解  参照优化边集
文章编号:1001-9081(2007)10-2478-03
收稿时间:2007-04-23
修稿时间:2007年4月23日

Hybrid ant colony algorithm for solving TSP based on path exchanging
LIN Dong-mei,WANG Dong.Hybrid ant colony algorithm for solving TSP based on path exchanging[J].journal of Computer Applications,2007,27(10):2478-2480.
Authors:LIN Dong-mei  WANG Dong
Abstract:It can restrain premature of ant colony algorithms and accelerate the convergence rate of the algorithms, combining ant colony algorithms with heuristic algorithms. The solution quality and efficiency of heuristic algorithms can be improved through establishing reference optimization edge set used by local search algorithms. The strategy of path exchanging can improve convergence rate and capacity of searching optimal solution. The results of experiments indicate that new hybrid ant colony algorithm can find global optimal solution of TSP whose scale is less than 2000.
Keywords:traveling salesman problem  ant colony algorithm  path exchanging  global optimal solution  reference optimization edge set
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号