微正则退火的双向蚁群优化算法.pdf

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1、2016年第35卷第4期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)127DOI：10．13873／J．1000-9787(2016)04-0127--03微正则退火的双向蚁群优化算法周浩理，李太君，肖沙，徐宁敏(1．海南大学信息科学技术学院，海南海口570228；2．海南省公安厅科技通信处。海南海口570228)摘要：双向蚁群搜索算法可以提高算法的搜索速度，并可以选择搜索的空间；微正则退火算法具有准确度高、速度快等优点，可以实现全局路径优化搜索。结合两种算法的优点，提出了双向蚁群微正则退火算法，用来求解海量数据网络下的旅行商问题。通过实验表明：双

2、向蚁群微正则退火算法不容易陷入局部最优解，且在寻找全局最优解和运行效率上都比其他算法更有优势。关键词：双向蚁群算法；微正则退火算法；大规模；全局最优解中图分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1000-9787(2016)04--0127-03Optimizationforbidirectionalantcolonyalgorithm1DaSen10nml●crocanom●calanneali‘n~ZHOUHao-l-i-，LITai-jun，XIAOSha，XUNing—min(1．SchoolofInformationScienceandTechnology，Hai’nanUni

3、versity，Haikou570228，China；2．ScienceandTechnologyCommunicationSection，Hai’nanPublicSecurityDepartment，Haikou570228，China)Abstract：Bidirectionalantcolonysearchalgorithmearlimprovesearchspeedandselectsearchspace；microcanonicalannealingalgorithmCallrealizeglobalpathoptimizationsearchwithhi【ghspeedandac

4、curacy．Combineadvantagesofthetwoalgorithmsandproposebi·ACOmicrocanonicalannealingalgorithmforsolvingtravelingsalesmanprobleminmassivedatanetwork．Experimentsshowthatbi—ACOmicrocanonicalannealingalgorithmisnoteasytofallintolocaloptimalsolution，andithasmoreadvantagesinsearchingforgloballyoptimalsolutio

5、nandoperatingeficiencythanotheralgorithms．Keywords：bidirectionalantcolonyalgorithm；microcanonicalannealingalgorithm；large—scale；globallyoptimals0luti0n0引言方法，降低了回归测试成本和缩减了测试用例规模，王蚁群算法作为群集智能算法的一种，在求解组合优化宪等人提出了一种基于蚁群粒子群融合算法，解决了复杂问题中有重要的应用，但其容易陷入局部最优而使算法停环境下移动机器人路径规戈问题J，李敬花提出基于遗传滞，收敛速度较慢使算法执行时间过长。学者们提出了

6、多蚁群融合算法，提高了多项目资源能力平衡优化的效种改进策略以改进蚁群算法，王沛栋在改进蚁群算法的基率。础上，解决了智能体路径规划、车辆路由、多智能体的编队本文考虑到双向蚁群快速求解局部最优和微正则退火控制、旅行售货员等问题【J；HeYueshun等人基于移动代高效全局寻优的特性，提出了求解大规模旅行商问题的双理和蚁群算法，对无线传感器网络的路由算法进行了改进，向蚁群微正则退火优化算法。具有良好的实际应用效果；段海滨等人提出了一种改进1旅行商问题求解模型的蚁群算法用于求解连续空间优化问题；WangJ等人从旅行商问题是近代组合优化领域的一个典型难题，现涵盖人、车、物等影响因子在内的实际情况出发，定

7、义路网实生活中的网络通信问题、交通调度问题、电路板钻孔问题分割算法，改进了蚁群算法解决实际问题的能力；另外，和邮路问题等都可以转化为旅行商问题，这些问题本身就考虑蚁群算法和其他算法的结合，也提出了多种算法，申利是旅行商问题或者可以直接转化为旅行商问题的原型。旅民等人提出一种基于遗传蚁群融合算法的测试用例最小化行商问题一直是测试组合优化新算法的标准问题。收稿日期：2015-07-09基金项目：海南省