结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法

赵家波; 游晓明; 刘升

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结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法

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针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法。在价格波动策略中,结合时间序列思想将蚁群算法完整迭代周期进行分类,并根据价格波动平衡,将影响价格波动的供求关系进行匹配。通过分析算法在不同分类中的不同需求,对信息素挥发因子进行自适应动态供给,加快算法收敛速度的同时改善解的多样性。当价格波动策略的供给关系无法实现平衡时,算法将面临局部最优问题,此时引入动态回溯机制,以迭代最优蚂蚁的个体相似度作为标准,将路径信息素回溯至相似度差异显著的时期,在保证收敛速度的同时能够有效跳出局部最优。通过MATLAB对TSP中的不同测试集进行仿真,结果表明该算法在保证收敛速度的基础上,有效提高了解的质量,在中大规模城市集上较好地平衡了多样性与收敛速度的关系。

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来源
《计算机科学与探索》 |2022年第6期|1390-1404|共15页
作者
赵家波; 游晓明; 刘升;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气学院;

上海工程技术大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
蚁群算法; 价格波动策略; 动态回溯机制; 个体相似度; 旅行商问题(TSP);

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