期刊文献+

一种最大最小蚂蚁系统的改进算法 被引量:8

Research for the Improvement of Max-Min Ant Colony Algorithm
原文传递
导出
摘要 最大最小蚂蚁系统是解决组合优化问题的有效算法.本文研究了最大最小蚂蚁系统的状态转移规则和信息素的更新方式,并提出了相应的改进策略,使得算法具有更高的收敛速度和更强的全局搜索能力.对旅行商问题的仿真结果表明改进的算法是可行有效的. Max-Min Ant system is an effective algorithm to solve combinatorial optimization problem. This paper discusses Max-Min Ant system' s state transferring rule and pheromone updating mode, and then puts forward some corresponding improvements to make the convergence speed quicker and the global searching capability stronger. Simulations for traveling salesman problem show that the improved algorithm is feasible and effective.
作者 姚艳
机构地区 黑河学院数学系
出处 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2014年第15期242-247,共6页 Mathematics in Practice and Theory
基金 黑河学院青年科研拔尖人才支持计划资助 黑龙江省自然科学基金项目(A200903) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511349) 黑河学院课题(JYY210305)
关键词 最大最小蚂蚁系统 旅行商问题 状态转移规则 信息素更新机制 Max-Min Ant System state transferring rule pheromone updating mode traveling salesman proble.
  • 相关文献

参考文献11

  • 1Dorigo M,Maniezzo V,Colorni A.Ant System:Optimization by a colony cooperating agents [J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics -- Part B,1996, 26(1): 29-41.
  • 2Stuyzle,T,Hoos H.H.MAX-MIN Ant System [J].Future Generation Computer Systems, 2000, 16(8): 889-914.
  • 3Dorigo M,Gambardella L.M.Ant Colony System:A cooperative learning approach to the traveling salesman problem [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation,1997, 6(4): 317-365.
  • 4李勇,段正澄.动态蚁群算法求解TSP问题[J].计算机工程与应用,2003,39(17):103-106. 被引量:12
  • 5王颖,谢剑英.一种自适应蚁群算法及其仿真研究[J].系统仿真学报,2002,14(1):31-33. 被引量:232
  • 6苏畅,徒君.一种自适应最大最小蚁群算法[J].模式识别与人工智能,2007,20(5):688-691. 被引量:14
  • 7Sinha Ashish.Is that a robot operating in your mouth. [J].Journal of Anaesthesiology Clinical Phar- macology, 2012, 28(2).
  • 8唐秋华,雷喆,邓明星.基于改进蚁群算法的装配序列规划研究[J].机械设计与制造,2012(5):42-44. 被引量:9
  • 9A.Y.Abdelaziz, Rehaln A.Osama, and Salem M.Elkhodary. Application of ant colony optimization and harmony search algorithms to reconfiguration of radial distribution networks with distributed generations[J]. Journal of Bioinformatics and Intelligent Control, 2012, 1(1): 86-94.
  • 10Hojjatollah Ahangarikiasari, Mehdi Rahmani Saraji, and Mohammad Torabi. Investigation of Code Complexity of an Innovative Algorithm Based on ACO in Weighted Graph Traversing and Compare it to Traditional ACO and Bellman-Ford[J]. Journal of Bioinforxnatics and Intelligent Control, 2013, 2(1): 73-78.

二级参考文献38

共引文献262

同被引文献62

引证文献8

二级引证文献81

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部