位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于图形的加权蚁群算法
  • ISSN号:1008-0562
  • 期刊名称:《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]沈阳化工学院数理系,沈阳110142
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60674113)
中文摘要:

针对蚁群算法在开始的时候由于信息素较少导致收敛速度慢的问题,提出了基于图形的加权蚁群算法,利用蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,从比较离散的点开始进行寻优,节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。通过TSP问题检验的结果表明,新算法提高了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。

英文摘要:

In view of the problem that ant colony algorithm needs longer computing time because of shortage of pheromone,this paper proposes a weighted ant colony algorithm based on graph. Using the character of the best route, it weights for every cities and then from the discrete cities searches for best route. New algorithm improves the searching strategy and consequently saves the computational time on the paths that can not be on the best route. It significantly improves the basic ant colony algorithm by accelerating the convergence speed and improves the precision. Simulation on its test in TSP problem proves that the new algorithm improves both the efficiency and the quality of results of the standard ant colony algorithm.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省教育厅
  • 主办单位:辽宁工程技术大学
  • 主编:邵良彬
  • 地址:辽宁阜新市辽宁工程技术大学北校区学报编辑部16信箱
  • 邮编:123000
  • 邮箱:xuebao999999@126.com
  • 电话:0418-3350453
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-0562
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1379/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,辽宁省一级刊物
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:19090