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题名: 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
作者: 郑洁; 李凯; 李晓; 丁建立
关键词: 粒子群算法 ; 蚂蚁算法 ; 融合 ; 旅行商问题
刊名: 计算机应用与软件
发表日期: 2010
卷: 27, 期:1, 页: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。
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/1821
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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.pdf(1057KB)期刊论文作者接受稿开放获取View 联系获取全文

作者单位: 中国科学院新疆理化技术研究所; 中国民航大学

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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.
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