一种改进的启发式蚁群算法(论文)
An Improved Heuristic Ant-Clustering Algorithm
2022-03-29 22:06:55
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matlab学习资源，提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。
2022-03-25 14:55:41
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针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾，提出一种基于自适应路径选择和动态信息素更新的蚁群算法，以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况，自适应的调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。
2022-03-23 11:19:15
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文章将遗传算法和蚁群算法融合为一体，在此基础上，分另13对遗传算法和蚁群算法中的遗传算法中的交叉长度发生变化、种群更新、蚁群算法信息素保留率和信息素自动更新进行了改进。同时给出一种信息素更新模型，最后通过对TSP的51个城市的仿真计算，表明将遗传算法和蚁群算法融合为一体效果较好。
2022-03-21 14:25:17
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