| 基于蚁群算法和免疫算法融合的TSP问题求解 |
| |
| 引用本文： | 吴建辉,章兢,刘朝华. 基于蚁群算法和免疫算法融合的TSP问题求解[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2009, 36(10) |
| |
| 作者姓名： | 吴建辉 章兢 刘朝华 |
| |
| 作者单位： | 湖南大学,电气与信息工程学院,湖南长沙,410082;湖南大学,计算机与通信学院,湖南长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南长沙,410082;湖南大学,计算机与通信学院,湖南长沙,410082 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目，国家自然科学基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 利用蚁群算法和免疫克隆选择算法的各自优势提出了一种新的融合优化方法:结合抗体小窗口局部搜索算法的蚁群和克隆选择融合算法(Aca_Csa_s Algorithm,简称ACLA).在蚁群算法中引入混沌扰动能在一定程度上避免早熟、停滞;克隆扩增、免疫基因等算子的操作能加快克隆选择算法的收敛速度;局部搜索策略的应用,也有效提高了 ACLA算法搜索效率.针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度与求解精度上均取得了较好的效果.
|
| 关 键 词： | 蚁群算法 克隆选择 局部搜索 免疫基因 TSP问题 |
Solution of TSP Problem Based on the Combination of Ant Colony Algorithm and Immune Algorithm |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
