基于 Ｋ- ｍｅａｎｓ信息挥发速率动态调整的 改进蚁群算法
来源：机械与电子杂志2020年第02期北京时间：
作者：王铁;胡泓
单位：哈尔滨工业大学（深圳），广东 深圳 ５１８０５５
摘要：针对蚁群算法在求解 ＴＳＰ问题时，存在容易陷入局部最优，收敛速度慢，且求解时间较长的问 题，提出了一种基于 Ｋ- ｍｅａｎｓ与信息挥发速率动态调整策略的改进蚁群算法，利用 Ｋ- ｍｅａｎｓ聚类算法将 大规模 ＴＳＰ问题分解为数个子问题。在城市选择上，加入轮盘赌规则，对信息素更新规则进行了改进，每轮 迭代时动态调整信息挥发速率。实验表明，相比蚁群算法，改进算法避免了求解陷入局部最优解，加快了算 法的收敛。
关键词：蚁群算法;ＴＳＰ;Ｋ- ｍｅａｎｓ;信息素
