【摘 要】
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针对基本ACO存在收敛精度不高、收敛速度慢、容易陷入局部最优的不足现象展开研究。通过基本ACO原理和数学模型分析,得出参数设置不当和信息素更新迟滞是基本ACO容易产生不足
【机 构】
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贵州大学明德学院,贵州大学大数据与信息工程学院,新松机器人自动化股份有限公司
【基金项目】
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贵州省科学技术基金计划(黔科合基础[2016]1054)
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针对基本ACO存在收敛精度不高、收敛速度慢、容易陷入局部最优的不足现象展开研究。通过基本ACO原理和数学模型分析,得出参数设置不当和信息素更新迟滞是基本ACO容易产生不足的原因。在此基础上,提出基于狼群分配原则信息素更新策略的改进ACO。采用Python模型和Matlab模拟计算相结合的方式进行ACO参数优化设计和Griewank函数、Ackly函数的对比实验。结果表明,蚂蚁数量m与城市数量n关系系数为1.5、信息素启发式因子α为[1.0,3.0]、期望启发式因子β为[2.0,4.0]、信息素挥发系数ρ为
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