结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题中出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法。根据路径评估值将路径划分为活跃路径和舍弃路径,以路径评估值作为权重对两类路径采取不同的信息素奖惩策略,加快算法的收敛速度。采用邻域动态退化策略,利用邻域半径将城市集分为探索区和退化区,自适应缩小蚂蚁的搜索范围,通过保留概率动态保留部分退化区中的城市,结合探索区中的城市一并计算状态转移概率,平衡算法的收敛速度和种群的多样性。采取种间协同进化机制,根据Tanimoto相关系数确定种群间的交互周期,并在算法的不同阶段选择合适的交互方式帮助算法跳出局部最优,提高算法的求解精度,达到种群间有效交流的目的。