| 基于聚类和分段优化的蚁群算法 |
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| 引用本文： | 冀俊忠, 黄振, 刘椿年. 基于聚类和分段优化的蚁群算法[J]. 北京工业大学学报, 2008, 34(4): 434-440. |
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| 作者姓名： | 冀俊忠 黄振 刘椿年 |
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| 作者单位： | 1.北京工业大学 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室, 北京 100022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，北京市教委科技发展计划项目 |
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| 摘 要： | 针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(TSP)时精度和时间方面的不足,提出了一种新的算法,该算法采用多阶段的蚁群寻优策略.算法的复杂度分析及在大规模TSP问题上的实验表明:该算法在保证获得较好解的前提下收敛速度得到了较大的改进.
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| 关 键 词： | 蚁群算法 聚类算法 分段优化 旅行商问题 |
| 文章编号： | 0254-0037(2008)04-0434-07 |
| 收稿时间： | 2006-12-01 |
| 修稿时间： | 2006-12-01 |
An Ant Colony Algorithm Based on Clustering and Partition Optimization |
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| JI Jun-zhong, HUANG Zhen, LIU Chun-nian. An Ant Colony Algorithm Based on Clustering and Partition Optimization[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2008, 34(4): 434-440. |
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| Authors: | JI Jun-zhong HUANG Zhen LIU Chun-nian |
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| Affiliation: | 1.Beijing Municipal Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China |
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| Abstract: | To improve the computation performance of Ant Colony System for solving large scale Traveling Salesman Problems(TSP),a new algorithm is presented in this paper.It adopts a set of multistage strategies to look for an optimal solution.The analysis for computation complexity and experimental results for TSP problems demonstrate that the proposed algorithm can greatly improve the speed of convergence while keeping more optimal solutions. |
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| Keywords: | ant colony system clustering algorithm subsection optimization TSP |
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