文献类型：期刊文章

作　　者：翟梅梅[1]

机构地区：[1]安徽职业技术学院信息工程系,安徽合肥230051

出　　处：《安徽理工大学学报（自然科学版）》

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：3

起止页码：58-63

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、JST、PROQUEST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率低。根据这一缺陷提出一种将蚁群算法融合到遗传算法的新策略:为了弥补遗传算法中的变异算子变异过程中的盲目无原则性,将蚁群算法的正反馈思想引入到遗传算法中。利用蚁群算法信息素更新原则指导变异规则,有效地提高了算法的寻优效率,优化了解的质量。为了验证算法的有效性,对TSPLIB库中的两个公共实际事例eil51和gr202以及安徽省17个城市的数据进行了仿真实验,结果表明改进后的算法是有效的。

关 键 词：遗传算法 蚁群算法 TSP 变异算子

分 类 号：TP18]