个体速度差异的蚁群算法设计及仿真

针对如何提高蚁群算法搜索速度及防止算法停滞问题,提出一种改进的蚁群优化算法VACO(ACOalgorithmbasedonantvelocity),通过构造与局部路径和蚂蚁个体速度相关的时间函数,并建立与时间函数相关的动态信息素释放机制,加快信息素在较优路径上正反馈过程,从而提高了算法的收敛速度;采取一种连续小区间变异策略,在加快局部搜索过程的同时可有效防止算法陷入局部最优.对典型TSP问题的仿真研究结果表明,改进后的算法在收敛性和对较好解的探索性能得到一定程度的提高.