蚁群算法与粒子群优化算法的混合算法
根据蚁群算法与粒子群优化算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.首先随机产生若干组比较好的解生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再由粒子群算法进行交叉、变异操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法和蚁群算法进行比较,16种混合算法效果都比较好,其中交叉策略B和变异策略B的混合算法效果最好.
蚁群算法 粒子群优化算法 旅行商 信息素 计算智能
高尚 蒋新姿 汤可宗 杨静宇
江苏科技大学电子信息学院,镇江212003;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州215006 江苏科技大学电子信息学院,镇江212003 南京理工大学计算机系,南京210094
国内会议
哈尔滨
中文
1421-1425
2006-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）