一类自适应蚁群算法及其收敛性分析
冯远静
冯祖仁
彭勤科
1.西安交通大学,系统工程研究所,陕西,西安,7100492.西安交通大学,系统工程研究所,陕西,西安,7100493.西安交通大学,系统工程研究所,陕西,西安,710049
摘要：为了克服蚁群算法易陷入局部最小点的缺点,同时提高算法的收敛速度,提出一类自适应蚁群算法.该算法利用自适应改变信息激素的挥发系数改善传统蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度.通过马尔科夫过程对算法的全局收敛性进行分析,得出该类蚁群算法全局收敛性条件.并构造出该类算法的一种信息激素更新策略,证明了这种算法全局收敛性.利用提出的算法对典型的TSP问题进行仿真研究,结果表明比典型蚁群算法在收敛速度和解的性能上都有较大改善.
关键词：蚁群算法收敛性马尔科夫链
分类号：TP278(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60475023)国家自然科学基金(60175015)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 713-717 )
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