计算机应用研究

作者：禹博文,游晓明,刘升,

单位：上海工程技术大学a.电子电气工程学院;b.管理学院,上海201620；

关键词：旅行商问题,蚁群优化,动态分化策略,混沌随机,诱导策略,

基金：国家自然科学基金资助项目(61673258,61075115)；上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)；；

为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果，提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法。该算法首先引入混沌随机策略，在算法初始化阶段改变原始的贪心策略，使初始信息素混沌分布，以保持种群的多样性，从而提高解的精度；其次，将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群，两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索；在种群间采取诱导机制，正常蚁负责搜索最优路径，孤立蚁混沌随机释放信息素，将正常蚁群诱导至新的路径邻域，从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾。通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较，验证了所提算法的有效性。

来源：2023年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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