融合猫群算法的动态分组蚁群算法
TP18; 针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法.首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市.其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态分组机制,将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善使算法在前期多样性增加;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制对局部信息素进行自适应更新,突出较优子路径的作用,避免算法陷入局部最优.最后,通过信息素全局更新机制加快收敛速度.通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,结果表明改进后的算法平衡了多样性和收敛速度,有效提高了解的质量....
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| Published in | 计算机科学与探索 Vol. 14; no. 5; pp. 880 - 891 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
上海工程技术大学 电子电气学院,上海,201620%上海工程技术大学 管理学院,上海,201620
01.05.2020
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1673-9418 |
| DOI | 10.3778/j.issn.1673-9418.1905032 |
Cover
| Abstract | TP18; 针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法.首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市.其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态分组机制,将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善使算法在前期多样性增加;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制对局部信息素进行自适应更新,突出较优子路径的作用,避免算法陷入局部最优.最后,通过信息素全局更新机制加快收敛速度.通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,结果表明改进后的算法平衡了多样性和收敛速度,有效提高了解的质量. |
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| AbstractList | TP18; 针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法.首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市.其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态分组机制,将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善使算法在前期多样性增加;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制对局部信息素进行自适应更新,突出较优子路径的作用,避免算法陷入局部最优.最后,通过信息素全局更新机制加快收敛速度.通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,结果表明改进后的算法平衡了多样性和收敛速度,有效提高了解的质量. |
| Author | 张德惠 刘升 游晓明 |
| AuthorAffiliation | 上海工程技术大学 电子电气学院,上海,201620%上海工程技术大学 管理学院,上海,201620 |
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| Author_FL | YOU Xiaoming LIU Sheng ZHANG Dehui |
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| ClassificationCodes | TP18 |
| ContentType | Journal Article |
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| DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
| DOI | 10.3778/j.issn.1673-9418.1905032 |
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| DocumentTitle_FL | Dynamic Grouping Ant Colony Algorithm Combined with Cat Swarm Optimization |
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| IsScholarly | true |
| Issue | 5 |
| Keywords | 猫群算法(CSO) 动态分组 自适应信息素扩散 旅行商问题(TSP) 蚁群算法(ACO) |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 计算机科学与探索 |
| PublicationTitle_FL | Journal of Frontiers of Computer Science & Technology |
| PublicationYear | 2020 |
| Publisher | 上海工程技术大学 电子电气学院,上海,201620%上海工程技术大学 管理学院,上海,201620 |
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| Title | 融合猫群算法的动态分组蚁群算法 |
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