一种新的蚁群优化算法信息素更新策略及其性能分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Analysis on Performance of Novel Pheromone Trails Update Strategy in Ant Colony Optimization
针对蚁群优化算法的关键步骤--信息素轨迹更新过程进行了深入分析.通过理论上的证明和实验验证,提出了信息素轨迹更新中存在着一个利用-探索困境;在此基础上针对这个现象提出了一种基于Metropolis接受准则的信息素更新策略,并通过在不同规模的TSP上的实验,证明了这种新策略的有效性.
颜晨阳;张友鹏;熊伟清
兰州交通大学,信息与电气工程学院,甘肃,兰州,730070兰州交通大学,信息与电气工程学院,甘肃,兰州,730070宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211
信息技术与安全科学
蚁群优化算法信息素更新策略利用-探索困境Metropolis接受准则
《计算机应用研究》 2007 (7)
基于内容的医学图像检索理论与算法研究
86-88,91,4
国家自然科学基金资助项目(60472099)
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