改进精英蚁群系统以避免旅行商问题中的局部最优点
人工智能
2012-02-08 v1 多智能体系统
摘要
本文提出了一种新算法，它是精英蚁群系统 (EAS) 算法的改进版本。新版本利用了一种有效的准则来逃离局部最优点。与经典的 EAC 算法相比，所提出的算法仅使用全局更新，这将增加最佳（即最短）路径边上的信息素量，同时减少最差（即最长）路径边上的信息素量。为了评估新算法的效率，研究了一些标准的旅行商问题 (TSPs)，并将其结果与经典 EAC 及其他著名的元启发式算法进行了比较。结果表明，所提出的算法在所有实例中均提高了算法效率，且与其他算法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.1202.1395,
title = {Modification of the Elite Ant System in Order to Avoid Local Optimum Points in the Traveling Salesman Problem},
author = {Majid Yousefikhoshbakht and Farzad Didehvar and Farhad Rahmati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1202.1395},
year = {2012}
}