文献类型：期刊文章

作　　者：圣文顺[1] 徐爱萍[2] 徐刘晶[1]

SHENG Wen-shun;XU Ai-ping;XU Liu-jing(Pujiang Institute,Nanjing Tech.University,Nanjing Jiangsu 211200,China;School of Computer,Wuhan University,Wuhan Hubei 430072,China)

机构地区：[1]南京工业大学浦江学院,江苏南京211200 [2]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：江苏省高校自然科学研究项目(19KJD520005);国家自然科学基金(61702095)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：12

起止页码：398-402

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：蚁群算法在求解TSP(旅行商)问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,遗传算法具有较强的全局搜索能力而被广泛采用。然而,遗传算法是基于二进制编码的交叉和变异操作,对TSP问题中的城市序列并不适用。结合蚁群算法和遗传算法提出了一种新的ACAG(the Algorithm Combined by ACA and GA)算法。通过在蚁群算法中引入贪心策略,选取下一城市时,把选择范围限定在离当前城市最近的部分城市中,能迅速提高搜索速度,快速收敛到较优解。在蚁群算法迭代一定次数后动态过渡到遗传算法,利用遗传算法全局、快速搜索的特点,对解空间进行扩充,能有效避免陷入局部最优,较快的得到最优解。实验结果表明,算法性能明显优于传统的蚁群算法和遗传算法。

关 键 词：蚁群算法 遗传算法 贪心策略 旅行商问题

分 类 号：TP391.9]