首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

具有感觉和知觉特征的蚁群算法
引用本文:陈崚,秦玲,陈宏建,徐晓华.具有感觉和知觉特征的蚁群算法[J].系统仿真学报,2003,15(10):1418-1425.
作者姓名:陈崚  秦玲  陈宏建  徐晓华
作者单位:1. 扬州大学信息学院计算机系,江苏扬州,225009;南京大学软件新技术国家重点实验室,江苏南京,210093
2. 扬州大学信息学院计算机系,江苏扬州,225009
基金项目:国家自然科学基金(60074013),国家高性能计算基金(00219 ),江苏省教育厅自然科学基金,南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金。
摘    要:针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾,模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法,使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径,同时自适应地修改路径上的信息量,以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进行的仿真结果表明算法具有较好的收敛速度和稳定性,比较适合求解城市数目较多的TSP问题。

关 键 词:蚁群算法  感觉  意识  旅行商问题
文章编号:1004-731X(2003)10-1418-08
修稿时间:2002年6月28日

Ant Colony Algorithm with Characteristics of Sensation and Consciousness
CHEN Ling,QIN Ling,CHEN Hong-jian,XU Xiao-hua.Ant Colony Algorithm with Characteristics of Sensation and Consciousness[J].Journal of System Simulation,2003,15(10):1418-1425.
Authors:CHEN Ling    QIN Ling  CHEN Hong-jian  XU Xiao-hua
Institution:CHEN Ling1,2,QIN Ling1,CHEN Hong-jian1,XU Xiao-hua1
Abstract:A new ant colony optimization algorithm which simulates the ants?behavior according to the laws of sensation and consciousness is presented in order to make balance between accelerating convergence and averting precocity as well as stagnation. The algorithm selects path by the mixed influence of consciousness and subconsciousness, and updates the trail information of each path adaptively in each step. The results of simulation on several symmetric and asymmetric TSPs with different sizes indicate that the algorithm has much higher convergence speed and stability than that of classical ant colony algorithm, and is more suitable for solving large scale TSP.
Keywords:ant colony algorithm  sensation  consciousness  traveling salesman problem
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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