Ant Colony Optimization (ACO) har framgångsrikt tillämpats för att lösa ett brett utbud av combinatorial optimeringsproblem såsom minsta spännvidd träd, resande säljare problem, och quadratic uppdrag problem. Basic ACO har nackdelar med att fastna i lokal minimi- och låg konvergensgrad. Simulerad glödgning (SA) och mutation operatör har hoppförmåga och global konvergens; och lokal sökning har förmågan att påskynda konvergensen. Därför föreslog detta dokument en hybrid ACO algoritm integrera fördelarna med ACO, SA, mutation operatör, och lokal sökning förfarande för att lösa den resande säljare problemet. Algoritmens kärna är baserad på ACO. SA och mutationsoperatör användes för att öka myrornas populationsmångfald då och då och den lokala sökningen användes för att utnyttja det aktuella sökområdet effektivt. De jämförande experimenten, med hjälp av 24 TSP-exemplen från TSPLIB, visar att den föreslagna algoritmen överträffade några välkända algoritmer i litteraturen när det gäller lösningskvalitet.
Mohsen m.fl. REF föreslog en algoritm för optimering av hybridmyror baserat på den simulerade glödgningsalgoritmen för att lösa rese-försäljningsproblemet.
Annealing Ant Colony Optimization with Mutation Operator for Solving TSP
{'venue': 'Computational intelligence and neuroscience', 'journal': 'Computational intelligence and neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}