【摘 要】
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针对蚁群算法在求解类似TSP问题时,所涉及图的节点分布在总体上具有显著差异的情况,定义域和密度的概念,在此基础上提出具有域和密度特征的AS改进算法DDACO.对DDACO算法的基
【机 构】
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莆田学院信息工程学院,福建莆田,351100;莆田学院数学学院,福建莆田,351100;莆阳网络系统公司,福建莆田,351100
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针对蚁群算法在求解类似TSP问题时,所涉及图的节点分布在总体上具有显著差异的情况,定义域和密度的概念,在此基础上提出具有域和密度特征的AS改进算法DDACO.对DDACO算法的基本原理和策略进行了介绍,通过判断节点是否位于优先域,进而对信息素和下一节点的选择概率进行处理,以改进AS算法.对DDACO算法的具体构建过程进行了详细地描述,利用实例数据对算法构建的过程进行了说明.最后分别对DDACO和AS求解TSP问题分别进行实验测试,分析了测试结果差别的原因.测试的最终结果表明,DDACO在解决具有显著节点密度差异和节点规模比较大时和AS算法相比在时间和收敛性上具有明显的优势.
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