針對(duì)基本ACO存在收斂精度不高、收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的不足現(xiàn)象展開(kāi)研究。通過(guò)基本ACO原理和數(shù)學(xué)模型分析,得出參數(shù)設(shè)置不當(dāng)和信息素更新遲滯是基本ACO容易產(chǎn)生不足的原因。在此基礎(chǔ)上,提出基于狼群分配原則信息素更新策略的改進(jìn)ACO。采用Python模型和Matlab模擬計(jì)算相結(jié)合的方式進(jìn)行ACO參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)和Griewank函數(shù)、Ackly函數(shù)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,螞蟻數(shù)量m與城市數(shù)量n關(guān)系系數(shù)為1.5、信息素啟發(fā)式因子α為[1.0,3.0]、期望啟發(fā)式因子β為[2.0,4.0]、信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ為[0.5,0.7]、信息素強(qiáng)度Q為[10,1000]時(shí),所得算法性能較好。采用柵格法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究進(jìn)一步表明,改進(jìn)ACO收斂精度更高、收斂速度更快、不易陷入局部最優(yōu),與基本ACO相比,算法性能大大提高。

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【文章目錄】：
1 引言
2 基本ACO分析及改進(jìn)
    2.1 基本ACO原理和數(shù)學(xué)模型分析
    2.2 基于狼群分配原則的信息素更新策略
    2.3 ACO參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)
3 改進(jìn)ACO的實(shí)現(xiàn)
    3.1 函數(shù)仿真實(shí)驗(yàn)
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 改進(jìn)ACO的應(yīng)用
5 結(jié)論



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