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1、第31卷第12期系统工程与电子技术Vol.31No.122009年12月SystemsEngineeringandElectronicsDec.2009文章编号:10012506X(2009)1222973204自适应并行机制的改进蚁群算法1,221夏鸿斌,须文波,刘渊(1.江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122;2.江南大学信息工程学院,江苏无锡214122)摘要:针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,以及如何有效提高蚂蚁代理的搜索能力问题,提出了一种具有自适应并行机制的选择和搜索策略。该策略通过将蚁群划分为
2、若干个子群,不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素,引入了吸引因子和排斥因子,实现了一种多蚁群并行选择策略,以加强其全局搜索能力。以对称旅行商问题(travelingsalesmanproblem,TSP)测试集为对象,将改进算法与现有蚁群优化算法进行了测试比较。实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象。关键词:蚁群算法;多蚁群;吸引因子;排斥因子;停滞现象中图分类号:TP301.6文献标志码:AAntcolonyalgorithmwithadaptiveparallelmechani
3、sm1,221XIAHong2bin,XUWen2bo,LIUYuan(1.SchoolofDigitalMedia,JiangnanUniv.,Wuxi214122,China;2.SchoolofInformationEngineering,JiangnanUniv.,Wuxi214122,China)Abstract:Inviewofthestagnationbehaviorofantcolonyoptimization(ACO)algorithm,thispaperpropo2sesandimplem
4、entsanewdynamictransitionandsearchstrategy.Theartificialantsarepartitionedintoseveralgroups.Eachgroupofantcolonyreleasesdifferenttypesofpheromones.Attractfactorandexclusionfactorareintroduced,andanewtransitionprobabilitywithmultipleantcolonyisgivensoastostr
5、engthentheglobalsearchcapability.Bytacklingsymmetrictravellingsalesmanproblems(TSP),thispapercomparestheimprovedalgorithmsimplementationwiththeexistingalgorithms.TheexperimentalresultsindicatethattheimprovedalgorithmissuperiortotheACOandantcolonysystem,ACSa
6、lgorithms.Theimprovedalgorithmhasexcellentglobaloptimizationpropertiesandthefasterconvergencespeed,anditcanavoidprematureconver2genceofACO.Keywords:antcolonyoptimization;multipleantcolony;attractfactor;exclusionfactor;stagnationbehavior在许多有待改进的地方。在解的构造过程中,利
7、用随机选0引言择策略,这种选择策略使得算法搜索进化速度较慢,容易出群体智能出现在一些昆虫物种的生物群体中,它通过现停滞现象,即搜索到一定的程度后,所有个体所发现的解许多自治群体成员的交互产生复杂的智能行为。这些交互完全一致,不能继续对解空间进一步搜索,不利于发现更好的主要原理是所谓的“媒介质”,即通过改变环境而进行的的解。文献[5]指出蚂蚁群体是基于统计学的方法成功发间接通信形式。群体智能由于使用移动代理和媒介质而具现最短路径的。有许多优点,如可伸缩性、容错性、自适应性、快速性、自治为了减少过去经验的影响,文
8、献[6]提出了与ACO结[1]合使用称为挥发的方法。挥发阻止了信息素过度集中于最性、并行性等。蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)在20世纪90优路径,以致于蚂蚁探索其他新的或更好的替换路径。年代初被提出,是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算通过按照蚂蚁年龄的大小来调节其释放的信息素[7]法、人工神经网络算法等元启发式搜索算法后又一种应用量,以减少以往经验的影响,该方法称
