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借鉴遗传算法中的变异算子,引入逆转、插入两种变异方法,增强搜索路径的多样性,弥补蚁群算法易收敛于局部最优解的不足.根据蚁群算法在执行过程中信息素浓度所起的作用大小不同,将信息素挥发因子数值大小进行分段设置,从而实现对信息素浓度的分段调整.通过经典旅行商问题验证算法的有效性和可行性.
引入逆转、插入变异的改进蚁群算法仿真研究
【摘 要】
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借鉴遗传算法中的变异算子,引入逆转、插入两种变异方法,增强搜索路径的多样性,弥补蚁群算法易收敛于局部最优解的不足.根据蚁群算法在执行过程中信息素浓度所起的作用大小不
【机 构】
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哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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哈尔滨商业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（F2015045）,黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划（UNPYSCT-2016063）,哈尔滨商业大学校级科研项目（17XN060）
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