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原文传递蚁群算法在TSP中的应用研究

论文题名：	蚁群算法在TSP中的应用研究
关键词：	最优路径;蚁群优化算法;旅行商问题;交通管理;智能运输系统
摘要：	随着经济的快速发展和车辆数量的不断增加，日益严重的交通问题已经成为制约城市发展的重要瓶颈。智能运输系统(Intelligent Transportation System，ITS)是解决社会交通需求与供给之间矛盾的重要途径之一。近几年来，智能运输系统越来越受到人们的重视，它是以科学技术为支撑，将计算机技术、通信技术、数据库技术、人工智能技术等运用于交通领域，以达到缓解交通拥挤、保证交通安全、提高交通网络使用效率等目的。最优路径的选择，作为智能运输系统中的一个研究热点，是一类典型的组合优化问题，适合采用蚁群算法(ACO)求解。蚁群算法通过其内在的搜索机制和正反馈特性，在解决一系列组合优化问题中取得了成效，这已经是被大量研究成果证明了的。但是蚁群算法也存在着一些缺陷，如在蚂蚁的移动过程中，路径选择虽然受到信息素和启发信息的指导，但仍具有随机性，特别是当问题规模较大时，路径的选择通常需要较长的搜索时间。此外，由于个别路径上的信息素可能被过于强化，容易使算法陷入局部最优解。本文首先分析了基本蚁群算法的优缺点，通过仿真实验研究了参数对算法性能的影响，确定了参数的合理取值范围，然后，针对信息素的优化策略进行了改进，有效地抑制了收敛过程中的早熟停滞现象。最后，结合TSP问题实例，对改进后的蚁群算法有效性进行了验证，结果表明该算法具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内搜索到全局最优解。
作者：	隆忠华
专业：	交通信息工程及控制
导师：	许宏科
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长安大学
学位年度：	2009
正文语种：	中文