基于多種群的度約束最小生成樹算法研究.pdf

1、當(dāng)前，社會(huì)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)革故鼎新，社會(huì)資源的利用趨于尋求高效率和有效化的解決，最小生成樹的研究在實(shí)際生活中得到了越來越廣泛的應(yīng)用和認(rèn)可。度約束最小生成樹(DCMST)問題是一個(gè)著名的NP-hard問題。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)應(yīng)用問題的多樣性和復(fù)雜性，經(jīng)常是對(duì)最小生成樹問題加以條件限制，因此這類度約束的最小生成樹問題在實(shí)際研究領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如交通運(yùn)輸和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，都利用DCMST問題實(shí)現(xiàn)和解決。本論文針對(duì)DCMST問題進(jìn)行了如下研究

2、:
　　本課題主要是采用基于多種群蟻群智能算法的改進(jìn)方法實(shí)現(xiàn)度約束的最小生成樹的構(gòu)造，該算法流程主要包括多種群蟻群探索、生成樹的構(gòu)造和生成樹的優(yōu)化三部分。多種群螞蟻在搜索過程中算法利用蟻群尋找邊集，如果螞蟻尋找最小生成樹失敗，針對(duì)此弊端首次采取產(chǎn)生新的螞蟻且使該類螞蟻在搜索過程中采取只用啟發(fā)式信息素搜索的策略防止蚊群算法陷入局部最優(yōu)，之后將找到的邊集利用Kruskal算法構(gòu)造最小生成樹并利用局部優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行局部優(yōu)化，增加了解的