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【论文】融合分级诱导策略的自适应蚁群优化算法

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  • TA的每日心情

    2021-1-13 09:31
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    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-1-6 15:12 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    针对蚁群优化(ACO)算法在求解旅行商问题(TSP)时易陷入局部最优,收敛速度较慢的问题,提出一种融合分级诱导策略的自适应蚁群优化(HIACO)算法。首先运行传统ACO算法,找出局部收敛迭代点,根据该点设置自适应平衡因子N,便于自适应平衡算法的种群多样性和收敛速度;然后,在HIACO算法前期(N代前)使用传统ACO算法,在HIACO算法后期(N代后)引入分级诱导策略,增加了算法的种群多样性,加快了算法收敛速度;最后,选取TSPLIB标准库中的多组TSP进行仿真实验。实验结果表明:相比传统ACO算法、最大最小蚂蚁系统(MMAS)算法和最新的蚁群优化算法A-ACS,本算法不易陷入局部最优,具有更强的寻优能力,更快的收敛速度。

    融合分级诱导策略的自适应蚁群优化算法_孟令武.pdf

    233.99 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
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