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| APG算法在TSP优化中的应用 | |
| 引用本文： | 张瑞星,李秀娟.APG算法在TSP优化中的应用[J].教育技术导刊,2018,17(9):81-84. |
| 作者姓名： | 张瑞星 李秀娟 |
| 作者单位： | 河南工业大学 电气工程学院，河南 郑州 450001 |
| 摘 要： | 为解决蚁群算法（ACO）求解TSP收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题，提出一种基于蚁群的融合算法（APG）。首先在ACO的初始种群中引入精英策略，获得精英路径并构建精英可行解空间；其次引入PSO模型，令精英可行解作为PSO的初始种群，加入GA中的进化策略，使粒子与Gbest进行交叉操作，再使交叉操作后的粒子发生变异，得到第二次优化的可行解空间；最后更新ACO信息素，完成一次ACO优化迭代过程。通过APG在TSPLIB中不同实例的验证，结果表明，APG算法较其它路径优化算法能够得到更优路径。 |
| 关 键 词： | TSP ACO 精英策略 PSO GA |
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