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第26 卷第4 期 湖 南 工 业 大 学 学 报 Vol.26 No.4
20 12 年7 月 Journal of Hunan University of Technology July 20 12
doi :10.3969/j .issn.1673-9833.20 12.04.0 18
一种快速收敛的自适应蚁群算法
潘伟强,李长云,胡盛龙
(湖南工业大学计算机与通信学院,湖南 株洲 4 12007 )
摘 要:针对蚁群算法收敛速度慢、参数选择难的不足,通过分析各参数对算法的影响和比较多种参数
寻优方法,采用粒子群算法对蚁群算法进行参数寻优,并提出了一种快速收敛的自适应蚁群算法。针对旅
行商问题的仿真试验表明,该算法是可行且有效的。
关键词:蚁群算法;自适应;参数;旅行商问题
中图分类号:TP301.6 文献标志码:A 文章编号:1673-9833(2012)04-0076-05
Investigation on a Fast Convergent Adaptive Ant Colony Optimization Algorithm
Pan Weiqiang, Li Changyun, Hu Shenglong
(School of Computer and Communication, Hunan University of Technology, Zhuzhou Hunan 4 12007 ,China )
Abstract :The ant colony optimization has deficiencies of slow convergence speed and difficult parameters selection.
By analyzing the parameters’effect on the algorithm and comparing multiple parameter optimization methods, adopts the
hybrid algorithm of particle swarm optimization and ant colony optimization to optimize parameters, and proposes a fast
convergent adaptive ant colony optimization. The simulation of the traveling salesman problem shows that the algorithm is
feasible and effective.
Keywords:ant colony optimization; adaptive; parameter; traveling salesman problem
的不足。本文针对蚁群算法收敛速度慢、参数选择
0 引言 难等不足,用粒子群算法对蚁群算法进行参数寻优,
并提出了一种快速收敛的自适应蚁群算法。针对旅
1992 年,M. Dorigo 在他的博士论文中系统地提
行商问题的仿真试验表明,该算法能快速收敛到全
出了蚁群算法 (ant colony optimization, ACO ),其灵
局最优解。
感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现最优路径的行
为。蚁群算法是一种求解复杂优化问题的启发式并
1 基本蚁群算法
行算法。
不管是M. Dorigo 提出的基本
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