多态蚁群算法在tsp问题应用中的改进与优化

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1、学校代码１０３４５研究类型基础巧究ｌｉｌ砍知巧據大變為ＺＨＥＪＩＶＥＲＳＩＴＹＩＡＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮ、；化Ｖ＂祖？，，：．．ｒ＼？．．、；硕击学位论文Ｓ．‘？．？．．．１醒目：多态蚁群算法在ＴＳＰ问题应用中的改进与优化＇＇＇、．１、！．＇＇Ａ＇奸私；：计义机科学与技术学种专业乃年化：２０１３级学号：２０１３２１０７１２．。－！研究生：鲍文杰指导教师：朱信忠中困分类号：

2、ＴＰ３０１．６论文提交时间：２０１６年５月巡日一－—、＇？－Ｉ．■－）Ｖ’’Ｉ，—’■皆＇－－＇’‘，－＇户－一：＇■＇：Ｖ心朵山Ｖ．Ｉ’．Ｉ，？’＇為：＇ｖ＼．＇卢Ｌ；．＞／．ＩＩＭＰＲＯＶＥＭＥＮＴＡＮＤＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦ’ＰＯＬＹＭＯＲＰＨＩＣＡＮＴＣＯＬＯＮＹＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＴＳＰＰＲＯＢＬＥＭＳＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＺｈｅｉａｎＮｏｒ

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4、ｏｌｏｎｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＡＣＡ）根据妈蚁的群体行为特化模仿自然界中的妈蚁寻找食物到蚁巢之间最短路径的行为，寻找捜索问题的最优解，是一种新型仿生进化算法一；是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索等之后的又启发式智能优化算法，在各类复杂组合优化问题中，有着广泛的应用。蚁群算法采用正反馈并行自催化机制，具有较强的鲁棒性、容易与多种启发式算法结合等优点，同时也存在着不可忽视的缺点；例如算法的收敛速度较慢，妈蚁搜索容易陷入局部最优，从而造成算法停滞现象的出现。本文着重研究了多态蚁

5、群算法在ＴＳＰ问题中的应用并提出了自定义改进优一化算法，，。多态蚁群算法对基本蚁群算法进行了定的优化将妈蚁分类所有妈一，相互依赖，相互合作，形成个整体，发现多态蚁蚁各司其职。通过仿真实验群算法在路径选择和全局搜索方面存在着不足之处，比较容易陷入局部最优。本文对蚁群算法特别是多态蚁群算法进行了大量的研究和分析，提出了两种改进方，Ｗ提高算法的性能法。本文研究工作的主要内容有：（１）蚁群算法的概述和研究。介绍了蚁群算法的由来，Ｗ及数学模型和算，并对算法的优缺点进行了分析法步骤。

6、（２）阐述了多态蚁群算法的原理，介绍了算法的模型Ｗ及巧骤，并且通过大量的实验仿真，找到了多态蚁群算法中的信息素更新巧路径选择中存在的问题。（３）提出加权值多态蚁群算法。通过加入权值ｃｈ和９２，使得妈蚁能够更好更快更全面地进行全局搜索，并通过仿真实验验证了该算法的有效性。一（４）提出ＢＤＢ多态蚁群算法，并对每。重新对妈蚁进行了分类类妈蚁定义了各自的行走机制，结合模拟退火算法，能够更为快速的搜索出最短路径，通过仿真实验得到结果，该算法具有良好的稳定性和高效性。Ｉ关键词：蚁群算

7、法信息素；多态蚁群算法；优化；；ＩＩＩＭＰＲＯＶＥＭＥＮＴＡＮＤＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦＰＯＬＹＭＯＲＰ曲ＣＡＮＴ’ＣＯＬＯＮＹＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＴＳＰＰＲＯＢＬＥＭＳＡＢＳＴＲＡＣＴＡ，ｎｔＣｏｌｏｎｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＡＣＡｓｉｍｕｌａｔｅｓａｎｔｓｂｅｈａｖｉｏｒ１：ｏ打ｎｄｔ；ｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔａｔｈ）ｐ＞ｂｅｔｗｅｅｎｆｏｏｄａｎｄａｎｔｈｉｌｌｉｎｔｈｅｎａｔｕｒａｌｗｏｒｌｄ

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