一种改进的蚁群遗传混合智能算法在TSP问题中的应用

蚁群算法、遗传算法作为两大仿生优化算法，有其各自的适用域与局限性。原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足，优化效果得到了改善，但是由于两种算法混合，当求解问题规模变得越来越大时，求解步骤也会增多，从而使得求解速度会有所缓慢。本文改进算法采用信息素挥发因子自适应调整机制，调节算法收敛速度，保证算法的全局搜索能力，进而扩大解的搜索空间。同时根据公共路径降低蚁群算法运算时间，诱导蚁群寻找更优解，提高了其寻优能力和速度。仿真结果表明，改进后的算法在寻优能力，收敛速度及求解精度上均取到了较好的效果。