典型文献
结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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)
中图分类号：
作者姓名：
赵家波;游晓明;刘升
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气学院,上海 201620;上海工程技术大学 管理学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]赵家波;游晓明;刘升-.结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法)[J].计算机科学与探索,2022(06):1390-1404
A类：
价格波动策略,动态回溯机制
B类：
蚁群算法,旅行商问题,TSP,中易,局部最优,收敛速度,较慢,动平衡,供求关系,信息素挥发因子,善解,蚂蚁,个体相似度,跳出局部,测试集,市集,地平
AB值：
0.191265
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
