摘要
在介绍蚂蚁算法的基础上,针对一个实例,对蚂蚁算法求解TSP问题中五个参数Q,C,α,β,ρ(其中C为信息素浓度初值,Q为信息素的调整策略参数,α和β为下一步路径选择概率大小的参数,ρ为信息素浓度的残留因子参数)的设置进行了探讨,分析了单一参数变化时对算法性能的影响,并进一步指出了算法改进的思路和方向。
This paper presents a novel simulated evolutionary algorithm, that is, the ant colony optimization algorithm. It discusses the five parameters（Q, C, α,β,ρ ） and the relationship between the parameter and the performance of the algorithm when the algorithm is used to solve the Western Sahara TSP problem. Whatis more, it points and the thought and direction to the improve the method.
出处
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期98-102,共5页
Journal of Chengdu University of Technology: Science & Technology Edition
基金
国家自然科学基金资助项目(60873035)
作者简介
王茂芝（1974-），男，博士，副教授，主要从事空间分析及其应用、系统建模与仿真的研究工作，E—mail：wangmz@cdut．edu．cn。
