改进蚁群算法求解最短路径问题OA北大核心CSCDCSTPCD
Solving shortest path problem with modified ant colony algorithm
针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题，对经典蚁群算法提出三方面改进。首先，在初始化信息素浓度时加入方向引导，加快初始搜索速度；其次，在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思想，避免由路径信息素衰减过程导致的最优路径信息素浓度过分减少；最后，在全局信息素更新过程中引入动态因子，使其自适应地更新较优路径信息素浓度，以提高全局搜索能力。仿真实验结果表明，该改进算法可以保证收敛速度，并提高算法搜索到最优路径的几率。
To solve the problem that the ant colony algorithm is easy to fall into local optimal solutions in solving the shortest path problem, improvements on the classical ant colony algorithm are provided in three aspects. Firstly, direction guiding is utilized in the initial pheromone concentration to speed up the initial convergence;secondly, the idea of phero-mone redistribution is added to the pheromone partial renewal process in order to prevent the opti…查看全部>>
袁亚博;刘羿;吴斌
北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094
信息技术与安全科学
蚁群算法最短路径方向引导信息素
ant colony algorithmshortest pathdirection guidingpheromone
《计算机工程与应用》 2016 (6)
8-12,5
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