基于改进蚁群算法在TSP问题中的应用

蚁群算法(ACO)最初的启发点为蚂蚁的寻食行为,具有易陷入局部最优、求解效率低等缺陷。遗传算法(GA)的全局搜索效率比较高,但对反馈信息的利用不够及时,收敛速度慢。ACO-GA混合算法结合了ACO算法与GA算法,以改善其缺点,获取最优解。从通用TSPLIB库中选取了eil51、rand75、eil76、pr152、bier127等10个实例,分别对ACO算法和ACO-GA混合算法的性能进行测试,对比分析其仿真实验结果。