Professor
Supervisor of Master's Candidates
Main positions:Deputy Dean of School of Computer Science and Mathematics, Fujian Institute of Technology
Other Post:Deputy Director of Fujian Provincial Key Laboratory of Big Data Mining and Application Technology
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Affiliation of Author(s):计算机科学与数学学院
Journal:计算机工程与应用
Funded by:省、自治区、直辖市科技项目
Key Words:旅行商问题; 蚁群算法; 分组; 自适应;
Abstract:蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem）的智能算法，但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题，而将蚂蚁算法的蚁群分组，能增加全局搜索能力，提高求解路径规划性能。本文通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系，并提出了一种自适应分组蚁群算法，采用一种随迭代分组数减少策略方法，并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明，自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。
Note:2021.10.05 通过。报告编号：CSCD210184
Indexed by:Journal paper
Document Code:12136
Volume:57
Issue:06
Page Number:286-296
ISSN No.:1002-8331
Translation or Not:no
CN No.:11-2127/TP
Date of Publication:2020-06-17
