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改进的遗传蚁群混合算法在TSP中的应用
被引量:
3
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作者
蒋腾旭
《计算机与现代化》
2013年第12期30-33,共4页
针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的...
针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的重要作用,提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明,本文提出的混合算法在求解TSP方面,收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。
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关键词
遗传算法
蚁群算法
串行融合
改良情况
奖惩项
信息素更新
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职称材料
题名
改进的遗传蚁群混合算法在TSP中的应用
被引量:
3
1
作者
蒋腾旭
机构
九江职业大学
出处
《计算机与现代化》
2013年第12期30-33,共4页
基金
江西省科技支撑计划项目(20112BBE50044)
文摘
针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的重要作用,提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明,本文提出的混合算法在求解TSP方面,收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。
关键词
遗传算法
蚁群算法
串行融合
改良情况
奖惩项
信息素更新
Keywords
genetic algorithm
ant colony algorithm
serial fusion
improved situation
encouragement or penalty item
phero-mone update
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
改进的遗传蚁群混合算法在TSP中的应用
蒋腾旭
《计算机与现代化》
2013
3
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