文献类型：期刊文章

作　　者：王晓婷[1] 钱谦[1]

Wang Xiaoting;Qian Qian(Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Applications,Kunming University of Science andTechnology,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

出　　处：《电子测量技术》

年　　份：2019

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：35-39

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入"搜索集中度"因子,让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围,在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制,缩短了搜索时间,也使算法更容易跳出局部极值。仿真实验结果表明,改进后的算法算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。

关 键 词：蚁群算法 组合优化 搜索集中度  动态信息素增量  旅行商问题

分 类 号：TP301.6]