融合随机趋邻策略的协同演化蚁群算法

作     者：王世科 游晓明 尹玲 刘升 

作者机构：上海工程技术大学电子电气工程学院 上海工程技术大学管理学院 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2023年

核心收录：

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

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

主　　题：蚁群优化算法 随机趋邻 协同演化 TSP 

摘      要：针对蚁群算法在求解旅行商问题（TSP）时收敛速度慢、求解精度低等问题，提出了一种融合随机趋邻策略的协同演化蚁群算法。在随机趋邻策略中，首先采用随机分级策略将蚁群随机分为精英蚁和探索蚁，且随机分级策略能够动态调控两类蚂蚁的数量，从而有效的调节算法的多样性和收敛性；其次探索蚁通过趋邻搜索来扩大在较优解附近的搜索范围，以提高解的精度。此外，在协同演化策略中，采用Jaccard系数来判断两类蚂蚁各自最优路径的相似程度，以动态的调整两类蚂蚁的交流周期，并平滑其各自最优解公共路径上的信息素，从而实现两类蚂蚁交互进化，进一步提高解的精度；最后，仿真实验结果表明，在大规模TSP问题中，本文改进算法不仅能有效平衡算法多样性与收敛性之间的关系，而且还能提高解的精度。