基于自然选择策略的蚁群算法求解 TSP 问题

TP393; 针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率.将提出的改进型蚁群算法求解经典的 TSP 问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高....

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Bibliographic Details
Published in通信学报 no. 4; pp. 165 - 170
Main Authors 吴华锋, 陈信强, 毛奇凰, 张倩楠, 张寿春
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海海事大学 商船学院,上海 201306%上海海事大学 信息工程学院,上海 201306 2013
Subjects
TSP
蚁群算法
natural selection
自然选择
ant colony algorithm
threshold of evolution drift
random evolution factor
随机进化因子
进化漂变阈值
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ISSN1000-436X
DOI10.3969/j.issn.1000-436x.2013.04.020

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Summary:TP393; 针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中“优胜劣汰”的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率.将提出的改进型蚁群算法求解经典的 TSP 问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3969/j.issn.1000-436x.2013.04.020