传统的组合优化蚁群算法在求解过程中要消耗大量的时间,极易陷入局部最优化求解等弊端,同时还会产生大量无用的冗余迭代码,运算效率低。对此,提出了自适应组合优化蚁群算法。通过对改变信息素的迭代、参数选择的分析和增加对信息素局部更新方式,提高了整个系统运算速度及收敛速度,扩充了优化的范围,克服了无用迭代码的产生,减少了停滞现象的出现。通过该算法对旅行商问题进行仿真实验,其结果表明了该算法的可行性和有效性。
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