【摘 要】
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蚁群算法(ACO)作为一类新型的仿生学算法，已经在广泛应用于工业工程领域。相对于其他算法，蚁群算法的求解性能尚需改进。由Collignon和Viola等提出的基于互信息理论的图像配准
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院, 长春 130012
【出 处】
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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
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蚁群算法(ACO)作为一类新型的仿生学算法，已经在广泛应用于工业工程领域。相对于其他算法，蚁群算法的求解性能尚需改进。由Collignon和Viola等提出的基于互信息理论的图像配准思想，为解决这一问题提供了一个新颖的途径。借鉴这一信息论思想，本文提出了一种基于互信息的混合蚁群算法，并将其应用在旅行商问题上，根据旅行商问题的特定环境，对混合蚁群算法的算式进行了相应的化简，使在解决此类问题上，算法的实现更加简便、可操作。通过实验与传统算法对比，表明本文提出的算法在求解性能和跳出局部最小解方面有了一定的提高。
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