协同过滤策略的异构双种群蚁群算法

TP18; 针对蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于协同过滤策略的异构双种群蚁群算法.针对两个异构种群,引入协同过滤策略,奖励两个种群中蚂蚁更加偏好的路径,使算法更具导向性,加快算法的收敛速度;根据种群之间信息的动态反馈,自适应调整两个种群的交流频率,增加算法多样性;算法停滞时,两个种群协同交互,均化每个种群信息素,跳出局部最优.最后,引入神经网络失活思想,采用城市范围失活的方法,使程序运行时间更短.在对中大规模商旅问题(TSP)测试集仿真实验上,该算法提高了解的质量,保证了算法的多样性,加快了算法的收敛速度....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机科学与探索 Vol. 13; no. 10; pp. 1754 - 1767
Main Authors 朱宏伟, 游晓明, 刘升
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海,201620%上海工程技术大学 管理学院,上海,201620 01.10.2019
Subjects
collaborative filtering
dual population
city inactivation
蚁群算法
ant colony algorithm
协同过滤
商旅问题(TSP)
城市失活
双种群
traveling salesman problem (TSP)
Online AccessGet full text
ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1810022

Cover

More Information
Summary:TP18; 针对蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于协同过滤策略的异构双种群蚁群算法.针对两个异构种群,引入协同过滤策略,奖励两个种群中蚂蚁更加偏好的路径,使算法更具导向性,加快算法的收敛速度;根据种群之间信息的动态反馈,自适应调整两个种群的交流频率,增加算法多样性;算法停滞时,两个种群协同交互,均化每个种群信息素,跳出局部最优.最后,引入神经网络失活思想,采用城市范围失活的方法,使程序运行时间更短.在对中大规模商旅问题(TSP)测试集仿真实验上,该算法提高了解的质量,保证了算法的多样性,加快了算法的收敛速度.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1810022