基于蚁群算法的管道规划改进方法探究

传统蚁群在区域规模较大时收敛速度逐渐减慢,会出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等弊端。文章针对传统蚁群算法出现的这些问题进行改进,提出一种双向蚁群算法,构造解空间时可以有效的降低数据规模。双向蚁群算法起点和终点并行计算,使得蚁群算法的搜索效率得到了极大的提高,并且可避免算法陷入局部最优解,提高了结果的有效性和准确性。

一种基于K-近邻分区的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

本文提出一种基于K-近邻分区的蚁群算法,利用K-近邻分区方法对大规模TSP问题进行聚类分区,然后利用蚁群算法对每个子区域进行最优化求解,最后再将连接这些子区域之间距离最近的点连接起来.仿真结果表明,该方法对解决小范围的TSP问题是有效和实用的.