基于聚类分析的增强型蚁群算法
来源期刊：控制与决策2010年第8期
论文作者：任志刚 冯祖仁 柯良军 张兆军
文章页码：1201 - 1206
关键词：蚁群算法;早熟收敛;聚类分析;
摘 要：针对蚁群算法存在的早熟收敛、搜索时间长等不足,提出一种增强型蚁群算法.该算法构建了一优解池,保存到当前迭代为止获得的若干优解,并提出一种基于邻域的聚类算法,通过对优解池中的元素聚类,捕获不同的优解分布区域.该算法交替使用不同簇中的优解更新信息素,兼顾考虑了搜索的强化性和分散性.针对典型的旅行商问题进行仿真实验,结果表明该算法获得的解质量高于已有的蚁群算法.
任志刚1,2，冯祖仁1,2，柯良军1,2，张兆军1,2
1. 西安交通大学系统工程研究所2. 西安交通大学制造系统工程国家重点实验室
摘 要：针对蚁群算法存在的早熟收敛、搜索时间长等不足,提出一种增强型蚁群算法.该算法构建了一优解池,保存到当前迭代为止获得的若干优解,并提出一种基于邻域的聚类算法,通过对优解池中的元素聚类,捕获不同的优解分布区域.该算法交替使用不同簇中的优解更新信息素,兼顾考虑了搜索的强化性和分散性.针对典型的旅行商问题进行仿真实验,结果表明该算法获得的解质量高于已有的蚁群算法.
关键词：蚁群算法;早熟收敛;聚类分析;
