針對蟻群算法在求解最短路徑問題時收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出基于啟發(fā)式機(jī)制的改進(jìn)蟻群算法.在蟻群系統(tǒng)(ant colony system, ACS)算法基礎(chǔ)上通過候選節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的距離動態(tài)調(diào)整啟發(fā)函數(shù),提高收斂速度;算法陷入局部最優(yōu)時,引入懲罰函數(shù),使當(dāng)前最優(yōu)路徑上的信息素快速下降而降低螞蟻下一次搜索正反饋的影響,避免算法陷入局部最優(yōu).仿真實(shí)驗(yàn)表明,在復(fù)雜環(huán)境中,包括終點(diǎn)處存在凹形障礙物時,該算法在解的質(zhì)量和收斂速度上都顯示出了良好的性能.

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【文章目錄】：
0 引言
1 ACS算法
    1) 局部更新規(guī)則
    2) 全局更新規(guī)則
2 基于啟發(fā)式機(jī)制的改進(jìn)蟻群算法
    2.1 目標(biāo)吸引策略
    2.2 信息素更新策略
    2.3 改進(jìn)算法流程
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4 總結(jié)



本文編號：3740893