求解TSP的改進(jìn)信息素二次更新與局部優(yōu)化蟻群算法
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of ant colony (ACO) algorithm, which is slow in convergence speed and easy to fall into local optimum, an improved pheromone quadratic update local optimization ant colony algorithm (IPDULACO). Is proposed. The algorithm renews the subpath pheromone whose path contribution degree is greater than the given path contribution threshold in the current global optimal solution searched by ant colony in order to improve the probability of subpath selection which constitutes the potential optimal solution. Thus speeding up the convergence of the algorithm. Then, in the search process, when the ant colony falls into the local optimum, the random insertion method is used to adjust the order of the cities in the local optimal solution to enhance the ability of the algorithm to jump out of the local optimal solution. The improved algorithm is applied to some classical (TSP) simulation experiments. The experimental results show that the known optimal solution can be obtained for small scale TSP,IPDULACO in less iterations. For a larger TSP,IPDULACO, a more accurate solution can be obtained in a smaller number of iterations. Therefore, IPDULACO has stronger ability to search global optimal solution and faster convergence speed, and can efficiently solve TSP..
【作者單位】: 江南大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11371174) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(1142050205135260,JUSRP51317B)~~
【分類號(hào)】:TP18
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2278043
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