基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

作者：郭小芳

来源：西北师范大学学报(自然科学版), 2010, (06): 37-41.

DOI：10.16783/j.cnki.nwnuz.2010.06.009

• 蚁群优化
• 平均路径相似度
• 自适应参数控制 ant colony optimization
• average tour similarity
• adaptive parameters control

通过深入分析蚁群算法中信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的影响,定义了平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,据此自适应调整信息素更新系数,以提高算法收敛速度,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,表明新算法具有更好的效果.

• 单位
  江苏科技大学