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一种基于Metropolis抽样准则的蚁群算法的信息素更新策略
引用本文:张友鹏,颜晨阳.一种基于Metropolis抽样准则的蚁群算法的信息素更新策略[J].铁道学报,2008,30(3):114-118.
作者姓名:张友鹏  颜晨阳
作者单位:兰州交通大学,自动化与电气工程学院,甘肃,兰州,730070
基金项目:兰州交通大学校科研和教改项目 , 甘肃省学术带头人科研项目
摘    要:针对蚁群优化算法的关键步骤--信息素轨迹更新过程进行了分析.在理论证明和实验验证的基础上,针对此过程提出一种基于Metropolis接受准则的信息素更新策略,并通过引入一种非齐次的模拟退火方法有效地减少算法在早期落入较差解的可能性.在系统温度较高时,算法将以较大的概率接受不同的解,进行广泛的试探,能够有效地避免算法初期陷入较差解的状况;当系统温度较低时,将以小概率接受不同的解,在算法的后期将搜索集中到迄今最优解的邻域中,保证了算法收敛的同时减少了算法的收敛时间.同时将基于Metropolis接受准则的信息素更新策略和已有的信息素更新策略在4个不同规模的TSP问题上进行对比实验,试验结果也证明了本文策略的有效性.

关 键 词:蚁群优化算法  信息素轨迹  更新策略  Metropolis接受准则  抽样  接受准则  蚁群算法  信息素  更新策略  Rule  Based  Ant  Colony  Optimization  Method  of  Updating  Trail  Pheromone  有效性  结果  试验  对比实验  问题  规模  收敛时间  算法收敛

A Novel Pheromone Trail Updating Method of Ant Colony Optimization Based on Metropolis Rule
ZHANG You-peng,YAN Chen-yang.A Novel Pheromone Trail Updating Method of Ant Colony Optimization Based on Metropolis Rule[J].Journal of the China railway Society,2008,30(3):114-118.
Authors:ZHANG You-peng  YAN Chen-yang
Abstract:
Keywords:
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