作者：杨文国,郭田德 单位：中国数学会;中国科学院数学与系统科学研究院 出版：《》 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYYSU2008020060 DOC编号：DOCYYSU2008020069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 蚁群优化算法是最近提出的求解复杂组合优化问题的启发式算法.在蚁群优化算法中，信息素的更新规则直接影响着算法性能，固定挥发率条件下，虽然也能得到求解Steiner树蚁群优化算法的收敛性结果，但算法的探优能力差，易于陷入局部最优.本文在设计求解最小Steiner树蚁群优化算法时，采用了动态更新信息素挥发率的方法，并给出了时变挥发率条件下算法的收敛性证明.具体的，在时变挥发率条件下，当迭代次数充分大时，该算法能以概率1找到最优解.另外，在动态更新信息素下界的条件下，也能得到类似的收敛性结果。

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