信息素旅行商线路问题针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解,收敛速度慢等缺点,运用正负反馈调节信息素增量大小,并将信息素挥发因子随机化,使得蚁群算法自动调整路径上的信息素量.将改进后的蚁群算法运用到31个城市的旅行商线路问题优化中,结果表明,基本蚁群算法路径长度为15602,改进蚁群算法路径长度为15 483,改进蚁群...
下列关于蚁群算法参数设置的说法不正确的是( )。A.信息挥发素因子表示信息素消失的水平,越大越好B.信息素常数值越大,信息素累计的越快C.信息素因子表示蚂蚁在移动过程中积
[8]提出了一种改进的蚁群算法,改进算法采用信息素挥发因子自适应调整机制,调节算法收敛速度,保证算法的全局搜索能力等.算法改进工作主要是从全局搜索能力[9]、收敛速度以及精度[10]等方面进行改进;蚁群算法的改进,大量是从蚁群算法的路径选择[11-12]、信息素更新准则[13]、局部搜索与全局搜索[14-16]等方面做了...
信息素旅行商线路问题针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解,收敛速度慢等缺点,运用正负反馈调节信息素增量大小,并将信息素挥发因子随机化,使得蚁群算法自动调整路径上的信息素量.将改进后的蚁群算法运用到31个城市的旅行商线路问题优化中,结果表明,基本蚁群算法路径长度为15602,改进蚁群算法路径长度为15483,改进蚁群...