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题名基于自适应更新策略的蚁群算法在TSP上的应用
被引量:3
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作者
冯志雨
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海工程技术大学管理学院
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出处
《测控技术》
2019年第10期66-70,75,共6页
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基金
国家自然科学基金(61673258,61075115,61403249,61603242)
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文摘
针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法(A-daptive Update-Ant Colony System,AU-ACS),有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。
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关键词
蚁群算法
自适应更新策略
子路径贡献度
TSP
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Keywords
ant colony algorithm
adaptive update strategy
sub-path contribution
TSP
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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