区域破坏重建的蚁群优化算法

作者：周克良; 龚达欣^*; 张宇龙

来源：计算机工程与应用, 2020, 56(14): 62-67.

• 蚁群算法
• 区域破坏重建
• 2-Opt
• 旅行商问题

传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛速度慢、易陷入局部最优等。针对这些问题,提出区域破坏重建的蚁群优化算法(RDRACO)。RDRACO应用区域破坏重建算法解决因信息素积累而陷入局部最优的问题,并将蚁群算法的信息素更新规则和全局更新策略进行了调整,使之与该算法匹配。另外在蚁群路径选择中加入2-Opt算子,加快收敛速度和提高收敛精度。实验采用TSPLIB中的20个经典TSP数据集对RDRACO进行仿真实验,仿真结果表明:RDRACO算法通过较少的迭代次数就可找出数据集较小TSP的已知最优路径,并在数据集较大TSP收敛精度上有显著的优化。RDRACO在提高收敛速度的同时具有较高的精度和较好的鲁棒性。

• 出版日期2020
• 单位自动化学院; 江西理工大学