基于信息素扩散的蚁群算法

黄国锐; 曹先彬; 王煦法

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基于信息素扩散的蚁群算法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于信息素扩散的蚁群算法
- An ANT Colony Optimization Algorithm Based on Pheromone Diffusion
- 电子学报 2004年32卷第5期页码：865-868
- 作者机构：
  
  中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽,合肥,230026
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60204009)
- DOI：
  中图分类号： TP301.6
- 纸质出版：2004
- 稿件说明：
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黄国锐, 曹先彬, 王煦法. 基于信息素扩散的蚁群算法[J]. 电子学报, 2004,32(5):865-868.

HUANG Guo-rui, CAO Xian-bin, WANG Xu-fa. An ANT Colony Optimization Algorithm Based on Pheromone Diffusion[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(5): 865-868.
黄国锐, 曹先彬, 王煦法. 基于信息素扩散的蚁群算法[J]. 电子学报, 2004,32(5):865-868. DOI：

HUANG Guo-rui, CAO Xian-bin, WANG Xu-fa. An ANT Colony Optimization Algorithm Based on Pheromone Diffusion[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(5): 865-868. DOI：

摘要

蚁群算法是一种新型的搜索算法

其模拟的是蚁群依赖信息素进行通信而表现出的社会性行为.在基本蚁群算法中

蚂蚁之间协作不足

存在滞后的缺陷.本文在分析这一算法的基础上

提出了一种新的更加忠实了真实蚁群信息系统的蚁群算法.该算法通过建立信息素扩散模型

使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.TSP问题的仿真结果表明了该算法的有效性.

Abstract

Ant Colony Optimization (ACO) Algorithm is a novel search algorithm which simulates the social behavior of ant colony depending on pheromone's communication.Based on the analysis of shortcomings of basic ACO such as lack and lag of collaboration among ants

this paper proposes a new ACO which is more faithful to real ant colony system.By setting up the pheromone diffusion model

this algorithm improves the collaboration among ants which are nearby.The simulation results for TSP problem show the validity of it.

关键词

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