一种改进的蚁群求解算法  

An improved ant colony algorithm

作　　者：卢厚清[1] 张永利[1] 李宏伟[1] 余勤[1] 

机构地区：[1]解放军理工大学工程兵工程学院,南京210007

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2006年第S1期176-180,共5页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

摘　　要：为了提高蚁群算法的求解性能,对基本蚁群算法进行了改进.采用上三角的信息素存储形式、改禁忌表为可选表、遗传算法中的交叉及变异、全局更新信息素等做法对基本蚁群算法进行改进,并介绍了在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,仿真实验求解了16个城市的TSP问题,得到最短距离为73.988,结果表明了编程思路的正确性及算法的高效性.此改进算法改善了随着求解空间的增加而导致的求解效率低下及因迭代次数的增加而造成的信息素量堆积导致的不成熟收敛,提高了搜索能力及速度,拓展了搜索空间.In order to improve the capability of ant colony algorithm(ACA),the basic ACA is improved.The up-triangle form to memory hormone,mutation and crossover operators,choice list,and global modifying hormone are introduced into basic ACA.The MATLAB programming method and steps about improved ACA are described in details.The simulation that applied the TSP(traveling salesman problem) about 16 cities reached an optimum of 73.988.The results show that the way in programming is correct,and the algorithm is efficient...

关 键 词：改进应蚁群算法 TSP MATLAB实现 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]