启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法

启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法刘中强 ; 游晓明 ; 刘升【期刊名称】计算机科学与探索 【年(卷),期】2020(014)003【摘要】 针对传统蚁群算法在解决 TSP 问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢 的问题 ,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法 .蚁群分为主种群 和子种群 ,主种群负责解的构建和信息素的更新 ,子种群则是在构建解的同时对主 种群的解集进行替换 .算法初期利用启发式算子自适应地控制两个种群的交流频 率 ,通过偏离度系数控制解的交换方式 .前期让子种群的最优解去替换主种群的随 机解 ,增加解的多样性 ,同时引入强化学习机制对交流后主种群最优路径上的信息 素进行自适应的奖赏 ,以增大最优公共路径以后被选择的概率 .后期则控制子种群 的最优解去替换主种群的最差解 ,强化最优路径上信息素的量 ,并对主种群最优路 径上的信息素进行奖赏 ,进一步提高算法的收敛速度 .实验仿真表明 ,算法能够有 效地跳出局部最优 ,并且解的质量在大规模测试集上有明显的改善 .【总页数】 10 页(460-469)【关键词】商旅问题(TSP);异构双种群；偏离度系数；启发式强化学习【作者】 刘中强 ; 游晓明 ; 刘升【作者单位】 上海工程技术大学 电子电气工程学院 上海 201620; 上海工程技 术大学 管理学院 上海 201620【正文语种】 中文【中图分类】 TP301相关文献】