【摘 要】
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蚁群算法在解决一些NPC问题时有较大的优势,但也有一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等。为了平衡收敛精度和收敛速度之间的矛盾,本文提出了一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群
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蚁群算法在解决一些NPC问题时有较大的优势,但也有一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等。为了平衡收敛精度和收敛速度之间的矛盾,本文提出了一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法。本算法通过降低重复计算资源的比例,来提高计算资源的利用率,从而提升较少迭代次数时的精度。对单位信息素和全局更新策略进行了调整,使之与本算法匹配。同时,增加了两点局部优化算子——点交换和交叉去除,加快收敛速度,进一步提高解的精度。通过约束局部优化算子的参数,减少局部优化的计算量,使整体算法的复杂度与基本蚁群算法大致相当。从最终的实验数据可以得出,本算法在较少迭代次数的情况下,可以得出较高的精度。在收敛速度和收敛精度之间做出了较好的平衡。
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