摘要
在传统蚁群算法的基础上加入了使用模糊规则表更新信息素的策略,提出了一种新的算法——模糊蚁群算法.算法结合了模糊控制中输入输出的模糊化处理和蚁群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段.文中将模糊蚁群算法应用于TSP问题,通过对中国31个省会城市等实例数据进行的测试,验证表明了新算法具有良好的有效性和鲁棒性.
Fuzzy ant colony algorithm is a novel optimization method for solving real problems by using both the fuzzy rules and the characteristics of ant colony optimization. This paper successfully solves the Chinese 31 cities TSP problem and some other instances by fuzzy ant colony algorithm. The computational results show the effectiveness and robustness of the algorithm in numerical simulation.
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2011年第6期150-154,共5页
Mathematics in Practice and Theory
基金
国家自然科学基金(70871081)
上海市重点学科建设项目资助(S30504)
上海市研究生创新基金(JWCXSL1022)
关键词
TSP问题
模糊规则
蚁群算法
模糊蚁群算法
Traveling salesman problem
fuzzy rules
ant colony algorithm
fuzzy ant colony algorithm
