摘要
针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。
This text advances a dynamic and adaptive ant algorithm in accordance with the defect of early variety and stagnation for traditional algorithm.The algorithm adjusted the message units of traditional MMAS ant algorithm adaptively.The test results indicate that this algorithm has more excellent ability in searching the whole best solution than the traditional ant algorithm and the traditional MMAS ant algorithm.In addition,this algorithm has much better stability and convergency.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第29期149-152,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金项目(编号:60074013)
国家高性能计算基金项目(编号00210)
江苏省教育厅自然科学基金
南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金资助
关键词
蚁群算法
自适应
信息素
优化
ant algorithm,adaptive,message units,optimization
