發(fā)布時間：2017-12-09 11:08

  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的蟻群與粒子群混合算法求解旅行商問題

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【摘要】：針對蟻群算法在求解旅行商問題時易陷入局部最優(yōu),且尋優(yōu)速度慢的問題,提出改進(jìn)的蟻群與粒子群混合算法用于求解旅行商問題。在初始階段,改進(jìn)算法采用貪婪算法初始化粒子,生成信息素分布。在迭代運(yùn)行過程中,采用改進(jìn)蟻群算法的信息素更新方式,增加信息素調(diào)節(jié)算子。同時,采取與全局最優(yōu)粒子自適應(yīng)交叉變異策略,根據(jù)粒子適應(yīng)度值的變化采取對粒子位置的更新。通過對TSPLIB標(biāo)準(zhǔn)庫中5個實(shí)例進(jìn)行仿真測試,結(jié)果表明,改進(jìn)的算法能有效避免陷入局部最優(yōu),具有較快的收斂速度和較高收斂精度。為求解旅行商問題提供一種有效的方法。
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;智能信息處理與實(shí)時工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273303;61572381) 武漢科技大學(xué)研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基金(JCX2015009);武漢科技大學(xué)大學(xué)生科技創(chuàng)新基金(15ZRC101)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)[1]是一個組合優(yōu)化問題,廣泛的應(yīng)用于物流配送、路徑規(guī)劃、交通運(yùn)輸以及電路板線路設(shè)計等領(lǐng)域。一些智能優(yōu)化算法被應(yīng)用于求解TSP,并取得了比較好的效果,如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、蟻群算法、螢火蟲優(yōu)化算法、Ho

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本文編號：1270154