【摘 要】
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蚁群优化算法( ACO )内在的并行性、鲁棒性等良好特性使其成为解决复杂组合优化问题的一种非常有效的计算模型,但ACO亦存在初始求解速度慢、易出现早熟或停滞现象的缺陷,本文
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蚁群优化算法( ACO )内在的并行性、鲁棒性等良好特性使其成为解决复杂组合优化问题的一种非常有效的计算模型,但ACO亦存在初始求解速度慢、易出现早熟或停滞现象的缺陷,本文针对ACO算法的缺陷提出三个改进算法:基于免疫疫苗的蚁群优化算法是在蚁群系统中引入免疫疫苗,提高算法的初始求解速度;具有信息素动态更新的蚁群优化算法是在基于免疫疫苗的蚁群优化算法中添加信息素动态更新机制和路径平滑机制,在提高算法求解速度的同时有效避免算法的停滞现象;基于Delaunay三角剖分的大规模DTSP问题求解是通过Delaunay三角网大大缩减搜索空间,然后用信息素动态更新机制和路径平滑机制有效避免算法的停滞,针对大规模DTSP问题,通过骤减搜索空间,算法的求解速度提高了20%-40%。
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