【摘 要】
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蚁群算法作为一种启发式算法,最初是用来解决TSP(traveling salesman problem)问题,基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,目前在快递配送中已被广泛使用.但其前期信息素匮乏导致搜索速度较慢和计算最优路径时迭代次数过多的问题尚未较好地解决.针对这一问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,通过借鉴遗传算法启发函数的思想,对蚁群算法信息素初始值引入改进启发函数进行动态更新,针对不同情况进行寻优节点选择,解决前期搜索速度较慢的问题.其次,对信息素更新公式进行改进,引入自适应计算公式,根据
【机 构】
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南京邮电大学 物联网学院,江苏 南京 210023
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蚁群算法作为一种启发式算法,最初是用来解决TSP(traveling salesman problem)问题,基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,目前在快递配送中已被广泛使用.但其前期信息素匮乏导致搜索速度较慢和计算最优路径时迭代次数过多的问题尚未较好地解决.针对这一问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,通过借鉴遗传算法启发函数的思想,对蚁群算法信息素初始值引入改进启发函数进行动态更新,针对不同情况进行寻优节点选择,解决前期搜索速度较慢的问题.其次,对信息素更新公式进行改进,引入自适应计算公式,根据每个节点对应的其他节点情况进行信息素更新,使蚁群更有目的的进行路径选择,加快蚁群算法搜索速度并减少迭代次数.最后,在蚁群算法迭代中引入变异和交叉操作,避免陷入局部最优解.通过仿真实验可以看出,与传统蚁群算法相比,改进的蚁群算法具有更好的寻优能力,且在收敛速度和迭代次数计算值中有明显提升.
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