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

蚁群算法的改进及其在TSP问题中的应用
引用本文:张流洋,张黎明,陈春雷,祝咏升.蚁群算法的改进及其在TSP问题中的应用[J].湖南工程学院学报(自然科学版),2007,17(3):5-8.
作者姓名:张流洋  张黎明  陈春雷  祝咏升
作者单位:1. 兰州交通大学,电子与信息工程学院,甘肃,兰州,730070
2. 兰州交通大学,教育部光电技术与智能控制重点实验室,甘肃,兰州,730070
摘    要:为了克服标准蚁群算法容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞的缺陷,论文引入了城市选择策略的变参数和局部最优搜索策略,同时对信息激素的更新方式提出了相应的改进策略,并应用于对TSP问题的仿真实验.结果表明:改进算法能够加快收敛速度,节省搜索时间,而且能够克服停滞行为的过早出现.

关 键 词:蚁群算法  局部最优搜索策略  信息激素
文章编号:1671-119X(2007)03-0005-04
修稿时间:2007年3月14日

The Improvement of Ant Colony System and Its Application in TSP
ZHANG Liu-yang,ZHANG Li-ming,CHEN Chun-lei,ZHU Yong-sheng.The Improvement of Ant Colony System and Its Application in TSP[J].Journal of Hunan Institute of Engineering(Natural Science Edition),2007,17(3):5-8.
Authors:ZHANG Liu-yang  ZHANG Li-ming  CHEN Chun-lei  ZHU Yong-sheng
Abstract:The standard ant colony system is easy to fall in local peak in large scale problem.To overcome these deficiencies resulting in the precocity and stagnation,the parameters of the city selective strategy and the local optimization searching strategy are adopted.and the updating strategy of the pheromone is also proposed in this paper.the simulation for the traveling salesman problem(TSP) shows that the improved system can find better path at higher convergence speed,save the search time and overcome the precocity and stagnation.
Keywords:ant colony system  local optimization searching strategy  pheromone
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