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首页 > 过刊浏览>2008年第17卷第10期 >60-63
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蚁群算法在求解 TSP问题上与遗传算法的对比研究
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国家重大基础研究 (973) 项目 (2004CB318103)；江西省教育厅科学技术研究项目，演化自适应智能天线的研究与开发（第一），江西省教育厅，2006-2007，1万元，项目编号：赣教技字[2007]205号


A Comparison Study of GA and ACA on TSP
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    蚁群算法（ACA）与遗传算法（GA）都属于仿生型优化算法，是解决组合优化问题的强有力工具，并都分别成功应用于旅行商问题（TSP）问题中。本文通过实验验证了两种算法在解决TSP问题上各自的优缺点 ，并给出了未来的进一步研究方向 。

    参考文献
    1 李士勇，陈永强，李研．蚁群算法及其应用．哈尔滨：哈尔滨工业出版社,2004.9. 2 Colorni A , Dorigo M , Maniezzo V．Distributed optimization by ant colonies．In: The First European conference on Artificial Life , France: Elsevier , 1991:134-142. 3 潘正君，康立山，陈毓屏．演化计算．北京：清华大学出版社,1998.5. 4 高尚，杨静宇．群智能算法及其应用．北京：中国水利水电出版社， 2006.9. 5 彭丹平等．求解TSP的一种改进遗传算法．计算机工程与应用， 2006.13 6 冯静，舒宁．群智能理论及其应用研究．计算机工程与应用，2006.17. 7 http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/tsp. 8 Stutzle T,Hoos H. Improvements on the Ant System : Introducing MAX-MIN ant System. In Proceedings of the International Conference in Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, Springer Verlag, Wien. 1997.245-249.
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引用本文

康岚兰,李康顺.蚁群算法在求解 TSP问题上与遗传算法的对比研究.计算机系统应用,2008,17(10):60-63

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