《表2 ACA与IACA结果对比Tab.2 Comparison of ACA and IACA》

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如前文所述，改进算法在δ为0时，即转化为基本蚁群算法。因此，综合三个实例，在测得的较好参数组合情况下，δ分别取为0和测得值，即可对ACA和IACA进行对比，对比结果如表2所示。可以看出，对于小规模以及中等规模问题，两种算法均可以快速有效的求得较好解。对于较大规模问题，基于动态调整选择策略的IACA比ACA具有较明显的优越性。无论最差解、最好解，还是平均值，IACA均优于ACA。随着问题规模的增大，算法搜索需要的时间增长，标准偏差变大。针对较大规模问题，改进算法依旧能够有效的获得较好解。