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一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法  
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【英文篇名】 An Ant Colony Algorithm Based Partition Algorithm for TSP
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【作者】 吴斌; 史忠植;
【英文作者】 WU Bin SHI Zhong-Zhi(Key Laboratory of Intelligence Information Processing; Institute of Computing Technology; Chinese Academy of Sciences; Beijing 100080);
【作者单位】 中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室; 中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室 北京;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2001年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 蚁群算法; 组合优化; 旅行商问题; 并行策略; 群集智能;
【英文关键词】 ant colony system; combinational optimization; TSP; parallelization strategy; swarm intelligence;
【摘要】 群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法 .对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点 .该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法 ,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量 ,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合 ,提出一种基于蚁群算法的 TSP问题分段求解算法 .实验结果表明该算法有较好的有效性 .
【英文摘要】 Optimization algorithms inspired by models of co-operative food retrieval in ants have been unexpectedly successful and become known in recent years as Ant Colony Optimization (ACO).As a novel computational approach, swarm intelligence systems such as ant system have become a hot research domain. This paper proposes a meeting algorithm and a partition algorithm for TSP based on typical ant algorithms. The meeting algorithm improves the ant touring quality, it provides good initial touring results for local...
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 1 引 言研究群居性昆虫行为特性的科学家发现 ,昆虫在群落一级上的合作基本上是自组织的 ,在许多场合中尽管这些合作可能很简单 ,但是它们却可以解决复杂的问题 .这种由群居性生物产生出来的一种集体行为 ,即产生的群集智能引起了包括计算机科学家在内的众多研究人员的兴趣 .

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