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求解TSP的改进蚁群算法


  摘 要:针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。

  关键词:蚁群算法(ACA); 旅行商问题; 候选城市列表; 聚类; 蚁群系统(ACS)

  中图分类号:TP301.6文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2087-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.06.026

  Improved ant colony algorithm for solving TSP

  HOU Wen-jing, MA Yong-jie, ZHANG Yan, SHI Yu-jun

  (School of Physics & Electronic Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China)

  Abstract:Aimed at the shortcomings, which needing much time and easier to fall in local optimal solution in the ant colony algorithm, this paper proposed an improved algorithm. Through employing the list of candidate cities in the initial pheromone matrix to decrease inferior solutions and using cluster to do the second search in the local search, it could narrow the searching range of algorithm, could improve the quality of the solution space and raise the searching speed. The simulations result for TSP shows that the algorithm is improved greatly in convergence rate and ability of global optimization.

  Key words:ant colony algorithm(ACA); TSP; list of candidate cities; clustering; ant colony system(ACS)

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摘自:计算机应用研究 Tags:蚁人
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