XJIPC OpenIR  > 多语种信息技术研究室
用于求解对称旅行商问题的粒子群算法和蚂蚁算法的融合
其他题名combining particle swarm optimisation and ant colony optimisation to resolve symmetry travel salesman problem
郑洁; 李凯; 李晓; 丁建立
2010
发表期刊计算机应用与软件
ISSN1000-386X
卷号27期号:1页码:224-227
摘要近年来,基于仿生学的随机优化技术成为学术界研究的重点问题之一,并在许多领域得到应用。粒子群优化(PSO)算法和蚂蚁算法ACO(Ant Colong Optimization)是随机全局优化的两个重要方法。PSO算法初始收敛速度较快,但在接近最优解时,收敛速度较慢,而ACO正好相反。结合二者的优势,先利用粒子群算法,再结合蚂蚁算法,以对称旅行商问题为例进行了仿真实现。实验结果表明,先利用PSO算法进行初步求解,在利用蚂蚁算法进行精细求解,可以得到较好的效果。
关键词粒子群算法 蚂蚁算法 融合 旅行商问题
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/1821
专题多语种信息技术研究室
作者单位中国科学院新疆理化技术研究所; 中国民航大学
推荐引用方式
GB/T 7714
郑洁,李凯,李晓,等. 用于求解对称旅行商问题的粒子群算法和蚂蚁算法的融合[J]. 计算机应用与软件,2010,27(1):224-227.
APA 郑洁,李凯,李晓,&丁建立.(2010).用于求解对称旅行商问题的粒子群算法和蚂蚁算法的融合.计算机应用与软件,27(1),224-227.
MLA 郑洁,et al."用于求解对称旅行商问题的粒子群算法和蚂蚁算法的融合".计算机应用与软件 27.1(2010):224-227.
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用于求解对称旅行商问题的粒子群算法和蚂蚁(1057KB)期刊论文作者接受稿开放获取CC BY-NC-SA浏览 请求全文
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