| 改进的蚁群优化算法求解旅行商问题 |
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| 引用本文： | 赵鑫,杨雄飞,钱育蓉.改进的蚁群优化算法求解旅行商问题[J].计算机工程与设计,2022,43(4):962-968. |
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| 作者姓名： | 赵鑫 杨雄飞 钱育蓉 |
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| 作者单位： | 新疆大学 软件学院,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆大学 软件工程重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆维吾尔自治区 信号检测与处理重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61966035)； |
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| 摘 要： | 针对基本蚁群算法在求解旅行商问题时表现的停滞和早熟现象,提出一种带遗忘因子的蚁群优化算法。通过在人工蚂蚁中加入遗忘因子,建立新的状态转移公式,修改信息素更新策略,蚂蚁按照基本蚁群算法的搜索方式工作,结合当前解的最优值误差率,对状态转移方程进行调整,新公式可用于降低最优值误差、提高最优值跟踪能力、修正路径评价模型、计算每条路径到当前最优解的概率。对TSP实例的仿真结果表明,改进算法耗时更短,路径寻优结果更优。
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| 关 键 词： | 蚁群优化算法 优化组合问题 启发式算法 旅行商问题 信息素更新 |
Improved ant colony optimization algorithm for TSP |
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| ZHAO Xin,YANG Xiong-fei,QIAN Yu-rong.Improved ant colony optimization algorithm for TSP[J].Computer Engineering and Design,2022,43(4):962-968. |
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| Authors: | ZHAO Xin YANG Xiong-fei QIAN Yu-rong |
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