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基于相邻节点间特征改进蚁群算法 　　摘要摘要：蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制，易于与其它方法结合，并具有较强的鲁棒性，但也存在有哪些信誉好的足球投注网站时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上，提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征，对路径解进行变异，诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想，调节算法收敛速度，以保证算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。实验结果表明，改进算法相比于MMAS、DMPSOACO等算法，求解精度和收敛速度都有所提高，所选取的测试实例中，平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63% 关键词关键词：蚁群算法；组合优化问题；相邻节点 DOIDOI：10.11907/rjdk.171001 中图分类号：TP312 文献标识码：A文章编号文章编号2017）005003103 0引言 蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法，于20世纪90年代由意大利Dorigo等学者[13]提出。后续各国研究者也提出多种优秀的蚁群优化算法求解组合优化问题。例如，文献[4]提出了蚁群系统（Ant Colony System，ACS），相对于早期的蚂蚁系统（Ant System，AS），强调了对新路径的开发程度，以某一既定概率选择最优路径，不像AS确定性地选择最优路径；文献[5]为了克服蚁群算法中存在的停??问题，提出了一种最大-最小蚂蚁系统（Max-Min Ant System，MMAS），将信息素控制在一定范围内，寻径结束后仅更新最优路径的蚂蚁信息素；文献[6]在蚁群算法中引入遗传算法思想，以达到提升ACS算法性能的目的；文献[7]对信息素模型进行了改进，建立了以城市为端点、城市间路径为中心轴的能量等势场模型；文献[8]为描述寻优过程中的全局信息，定义了一种新的方向信息素，较好地克服了算法停滞现象，提高了解的全局性。本文从蚁群算法在旅行商问题中（Travelling Salesman Problem，TSP）的应用出发，提出了一种基于路径特征改进的蚁群算法。本文算法根据相邻城市间的关系对路径进行变异，扩大蚁群的种群多样性，以便在算法停滞前发现更短路径，不断趋向最优路径解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想，调节收敛速度，以提升全局有哪些信誉好的足球投注网站能力 1蚁群算法 在蚁群算法中，第k只蚂蚁由城市i选择到下一个城市j的规则是： 其中，q0是（0，1）之间的常数，q是（0，1）之间均匀分布的随机数，τij（t）表示城市i和城市j之间路径上的信息素浓度，dij为两个城市之间的距离。启发式因子α反映蚂蚁在运动过程中所积累的信息量在指导蚁群有哪些信誉好的足球投注网站中的相对重要程度；启发式因子β反映蚂蚁在运动过程中启发信息在指导蚁群有哪些信誉好的足球投注网站中的相对重要程度；allowedk表示第k只蚂蚁当前的可行城市集合。由式（1）、式（2）组成的伪随机规则倾向于选择短且信息素浓度更大的一条路径移动。每次有哪些信誉好的足球投注网站结束后，每条路径的信息素按公式（4）～（6）进行更新： τij（t+1）=（1-ρ）τij（t）+ρΔτij（4） Δτij=∑mk=1Δτkij（5） 公式（5）中，Δτkij为： Δτkij=QLk，若第k只蚂蚁在本次循环经过路径（i，j）0，若第k只蚂蚁在本次循环不经过路径（i，j）（6） 其中，m表示蚂蚁总个数，ρ表示信息挥发速率，τij表示蚂蚁在本次循环中留在路径（i，j）上的信息量，Δτij表示本次循环中所有经历过路径（i，j）的蚂蚁留在该路径上信息量的增量，Q表示蚂蚁循环一周所释放的总信息量，Lk表示第k只蚂蚁在本次循环中所走路径的长度。这种信息的更新规则可以使算法信息正反馈性能增强，提高系统有哪些信誉好的足球投注网站的收敛速度 2算法策略 2.1信息素自适应更新策略 信息素挥发因子ρ反应了整个蚁群系统的进化状态，当ρ越大，收敛速度越快，但会影响算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。通过减小ρ，增强随机性，却可能使算法的收敛速度降低。为了在“探索”和“利用”间保持平衡，文献[9]、[10]中都采用了不同的自适应调整方案来动态调整ρ值。改进算法中选用简单而有效的自适应策略来调整ρ，公式如下： ρ（t+1）=ξρ（t） []ξρ（t）≥ρminρmin[]ξρ（t） 　　步骤1 按相对距离远近将R排序，得到Order数组 步骤2 计算i←Order [k]，kDis0，记录城市点R[i+1] 步骤3 查找与R[i]相对距离小于Dis1的点R[j] 步骤4 计算将R[i+1]与R[j]间的路径进行翻转后的路径长度。如果长度小于Len，Len←Lengt