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上传时间: 2021-01-12
详细说明：蚁群算法在解决一些NPC(Non-deterministic polynomial complete)问题时具有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等.为了平衡收敛精度与收敛速度之间的矛盾,提出一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法.该算法通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率,从而提升较少迭代次数时的精度.对单位信息素和全局更新策略进行调整,使之与所提出的算法匹配.同时,增加两点局部优化算子——点交换和交叉去除,加快收敛速度,进一步提高解的精度.通过约束局部优化算子的参数,减少局部优化的计算量,使整体算法的复杂度与基本蚁群算法大致相当.从最终的实验数据可以得出,所提出的算法在较少迭代次数的情况下可以得出较高的精度,在收敛速度与收敛精度之间实现较好的平衡.
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