蚁群算法存在易于限于局部最优解、迭代易停滞、计算量大以及搜索时间较长等缺陷。针对此问题,提出一种莱维飞行模式与蚁群算法的信息素更新方式相结合的算法。利用莱维飞行的随机搜索模式寻找全局最优解,即小步长和偶尔的大步长搜索相结合的搜索模式,大步长搜索可以提高蚁群算法的收敛速度,小步长搜索有利于提高解的质量,寻到全局最优解。对TSP问题的仿真结果表明,所提算法有效地提高了解的精度并加快了收敛速度,寻优效果更优。
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