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题名结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法
被引量：5
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作者
赵家波
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学电子电气学院
上海工程技术大学管理学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第6期1390-1404,共15页
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基金
国家自然科学基金(61673258,61075115)。
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文摘
针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法。在价格波动策略中,结合时间序列思想将蚁群算法完整迭代周期进行分类,并根据价格波动平衡,将影响价格波动的供求关系进行匹配。通过分析算法在不同分类中的不同需求,对信息素挥发因子进行自适应动态供给,加快算法收敛速度的同时改善解的多样性。当价格波动策略的供给关系无法实现平衡时,算法将面临局部最优问题,此时引入动态回溯机制,以迭代最优蚂蚁的个体相似度作为标准,将路径信息素回溯至相似度差异显著的时期,在保证收敛速度的同时能够有效跳出局部最优。通过MATLAB对TSP中的不同测试集进行仿真,结果表明该算法在保证收敛速度的基础上,有效提高了解的质量,在中大规模城市集上较好地平衡了多样性与收敛速度的关系。
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关键词
蚁群算法
价格波动策略
动态回溯机制
个体相似度
旅行商问题(TSP)
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Keywords
ant colony algorithm
price fluctuation strategy
dynamic backtracking mechanism
individual similarity
traveling salesman problem(TSP)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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