区域破坏重建的蚁群优化算法

摘要：

传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛速度慢、易陷入局部最优等.针对这些问题,提出区域破坏重建的蚁群优化算法(RDRACO).RDRACO应用区域破坏重建算法解决因信息素积累而陷入局部最优的问题,并将蚁群算法的信息素更新规则和全局更新策略进行了调整,使之与该算法匹配.另外在蚁群路径选择中加入2-Opt算子,加快收敛速度和提高收敛精度.实验采用TSPLIB中的20个经典TSP数据集对RDRACO进行仿真实验,仿真结果表明:RDRACO算法通过较少的迭代次数就可找出数据集较小TSP的已知最优路径,并在数据集较大TSP收敛精度上有显著的优化.RDRACO在提高收敛速度的同时具有较高的精度和较好的鲁棒性.

关键词：蚁群算法、区域破坏重建、2-Opt、旅行商问题

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江西省自然科学基金

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：62-67