基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。

一种新的求解MMKP问题的ACO&PR算法

针对多选择多维背包问题(MMKP)的特点,设计一种新型混合算法(ACO&PR).该算法将线路重连算法(PR)嵌入蚁群算法(ACO),在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.线路重连算法在重连过程中,向导解的属性逐步引入起始解属性中,可快速获得该线路上的最优解.实验结果表明,该算法优于其他现有较好的方法,获得了较好的结果.