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基于局部优化策略求解TSP的蚁群算法龚本灿 李腊元 蒋廷耀 汪祥莉


  摘 要:为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷,提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法(LOACA)。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为例进行的实验结果表明,该算法优于ACA和ACAGA。

  关键词:蚁群算法;局部优化;旅行商问题

  中图分类号:TP301.6 文献标志码:A

   文章编号:1001-3695(2008)07-1974-03

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  Ant colony algorithm based on local optimization for TSP

  GONG Bencan1,2,LI Layuan2,JIANG Tingyao1,WANG Xiangli2

  (1.College of Electrical Engineering & Information Technology, China Three Gorges University, Yichang Hubei 443002, China;2.College of Computer Science & Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

  Abstract:This paper proposed an ant colony algorithm based on local optimization (LOACA) to avoid the default of slow convergence speed and early stagnation in the basic ant colony algorithm (ACA). According to the features of TSP, it used three local optimization operations to exchange the position of cities in the search paths to gain the better solutions. Experimental results for solving TSP show that the proposed algorithm performs better than ACA and ACAGA.

  Key words:ant colony algorithm;local optimization;TSP (traveling salesman problem)

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摘自:计算机应用研究 Tags:蚁人
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