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分析了蚁群算法局部信息素更新系数与全局信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的关系,定义平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,并据此自适应调整信息素更新系数,提高算法收敛速度并避免陷入局部最优。经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明该算法效果更好。
基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法
【摘 要】
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分析了蚁群算法局部信息素更新系数与全局信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的关系,定义平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,并据此自适应调整信息素更新系数,提高算法收敛速度并避免陷入局部最优。经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明该算法效果更好。
【机 构】
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德州学院计算机系
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2010年11期
【基金项目】
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德州市项目基金（20090162-8）
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