作者：郏宣耀; 滕少华正反馈局部收敛蚁群算法双种群
摘要：基本蚁群优化（Basic Ant Colony Optimization，BACO）算法在进化中容易出现停滞，其根源是蚁群算法中信息的正反馈．在大量蚂蚁选择相同路径后，该路径上的信息素浓度远高于其他路径，算法很难再搜索到邻域空间中的其他优良解．对此，提出一种双种群改进蚁群（Dual Population Ant Colony Optimization，DPACO）算法．借鉴遗传算法中个体多样性特点，将蚁群算法中的蚂蚁分成两个群体分别独立进行进化，并定期进行信息交换．这一方法缓解了因信息素浓度失衡而造成的局部收敛，有效改进算法的搜索性能，实验结果表明该算法有效可行．
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