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基于信息素递减的蚁群算法
引用本文:马溪骏,潘若愚,杨善林. 基于信息素递减的蚁群算法[J]. 系统仿真学报, 2006, 18(11): 3297-3300
作者姓名:马溪骏  潘若愚  杨善林
作者单位:合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽,合肥,230009
摘    要:通过对蚂蚁巡游路径的分析,发现经典蚁群算法在解决旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)时的缺陷,在此基础上给出了新的信息素更新公式,提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析,表明此算法比传统的蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。

关 键 词:蚁群系统  蚁群优化算法  信息素  TSP问题
文章编号:1004-731X(2006)11-3297-04
收稿时间:2005-08-12
修稿时间:2006-02-27

Ant Colony Algorithm Based on Pheromone Declining
MA Xi-Jun,PAN Ruo- Yu,YANG Shan-Lin. Ant Colony Algorithm Based on Pheromone Declining[J]. Journal of System Simulation, 2006, 18(11): 3297-3300
Authors:MA Xi-Jun  PAN Ruo- Yu  YANG Shan-Lin
Affiliation:Institute of Computer Network System, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China
Abstract:
Keywords:ant system  ant colony optimized algorithm  pheromone  traveling salesman problem  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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