[1]贾瑞玉 张新建 冯伦阔 李永顺.信息素增量动态更新的改进蚁群算法[J].计算机技术与发展,2009,(09):32-34.
　JIA Rui-yu,ZHANG Xin-jian,FENG Lun-kuo,et al.Ant Colony Algorithm with Dynamic Pheromones Increment Updating[J].,2009,(09):32-34.
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信息素增量动态更新的改进蚁群算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年09期
页码:
32-34
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Ant Colony Algorithm with Dynamic Pheromones Increment Updating
文章编号:
1673-629X（2009）09-0032-03
作者:
贾瑞玉1; 2 张新建1; 2 冯伦阔1; 2 李永顺1; 2
[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室[2]安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
JIA Rui-yu; ZHANG Xin-jian; FENG Lun-kuo; LI Yong-shun
[1]Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Computing ＆ Signal Processing, Anhui University[2]School of Ccanputer Science and Technology of Anhui University
关键词:
蚁群算法; 信息素更新规则; 全局收敛
Keywords:
ant colony algorithm;  rule of updating pheromones;  global convergence
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
蚁群算法是一种优秀的拟生态启发式算法，具有较强的鲁棒性，易与其它拟生态算法结合等特点。不过，它也存在着容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。通过分析蚁群算法的运行机制，得出了蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足产生的原因，针对这些不足，通过修改基本蚁群算法中信息素的更新规则，使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量，以加快收敛；同时引进了路径信息素平滑机制以平衡路径上的信息量。对TSP问题的仿真实验结果表明，改进后的算法加快了收敛速度，提高了全局搜索能力
Abstract:
Besic ant colony is an excellent meta- heuristic algorithm and has strong robustness, easy to mix together with other meta- heuristic algorithm, but it also has slow convergence and easily be trapped in a local optimum. Could get the reasons that the ant

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学研究项目（kj2008B092）贾瑞玉（1965-），女，副教授，研究方向为计算机图形学、数据挖掘、人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01