检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谷文祥[1] 李向涛[1] 王春颖[1] 李国媛[1] 殷明浩[1]
机构地区:[1]东北师范大学计算机科学与信息技术学院,吉林长春130117
出 处:《东北师大学报(自然科学版)》2011年第3期60-64,共5页Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(61070084;60573067;60803102)
摘 要:结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的.The TSP problem is very important because of its theoretical and practical significance.In this paper,a computationally effective algorithm of combining ACO,PSO and GSA is proposed for solving the TSP problem.In this algorthm,PSO and GSA have been added to ACO.The PSO algorithm solved the shortage problem of the initial pheromone towards ACO.The GSA has been used to choose the Parameters of PSO and ACO.Experimental results show that the proposed algorithm for solving the TSP problem is effective and efficient.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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