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| 1 | 融合猫群算法的动态分组蚁群算法显示文摘针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法。首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市。其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态分组机制,将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善使算法在前期多样性增加;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制对局部信息素进行自适应更新,突出较优子路径的作用,避免算法陷入局部最优。最后,通过信息素全局更新机制加快收敛速度。通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,结果表明改进后的算法平衡了多样性和收敛速度,有效提高了解的质量。 | 张德惠 游晓明 刘升 | 2020 | 计算机科学与探索2020，14，5： | 17 |
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