摘要
提出了一种求解TSP问题的有效算法———蚁群优化算法。该算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,求解TSP问题。算法的主要特点是,正反馈、分布式计算、与某种启发式算法相结合。并给出了算法原理及流程;最后用计算机仿真得出结果,证明了该算法的有效性。
An efficiency algorithm that solves the traveling salesman problem -Ant Colony Optimization（ACO） is put forward. This algorithm solves the traveling salesman problem by means of simulating real ants to seek food,whose main characteristics include positive feedback, distributed calculation and combination with some heuristic method. The principle and the work flow of ACO are described and the efficiency of ACO with computer simulation is proven.
出处
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
CAS
2006年第11期24-26,共3页
Journal of Wuhan University of Technology：Information & Management Engineering
基金
湖北省教育厅基金资助项目(2004Q001)
湖北省自然科学基金资助项目(2004AB041)
关键词
TSP
蚁群算法
信息素
TSP
ant colony algorithm
pheromone
作者简介
王玥（1982-），女。湖北武汉人，武汉理工大学信息工程学院硕士研究生。
