蟻群算法研究與應(yīng)用的新進(jìn)展
發(fā)布時(shí)間:2025-01-15 12:24
蟻群算法是一種源于大自然生物界的仿生進(jìn)化算法,具有自組織性、正反饋性、較強(qiáng)的魯棒性和分布式計(jì)算等特性,且易于與其它算法相結(jié)合,在眾多的復(fù)雜組合優(yōu)化領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景。首先對(duì)蟻群算法的理論及其重要參數(shù)進(jìn)行了闡述,繼而分析了其在參數(shù)優(yōu)化和智能融合方面的改進(jìn)與應(yīng)用;然后對(duì)其在車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題、車輛路徑問(wèn)題、圖像處理、電力系統(tǒng)優(yōu)化等領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了綜述;最后對(duì)其理論研究和應(yīng)用領(lǐng)域可能存在的問(wèn)題及對(duì)策進(jìn)行了探討和展望。
【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)
【文章目錄】:
1 引言
2 理論研究
2.1 基本的蟻群算法
2.2 改進(jìn)的蟻群算法
2.2.1 蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化
2.2.1. 1 精英螞蟻系統(tǒng)EAS
2.2.1. 2 最大最小蟻群系統(tǒng)MMAS
2.2.1. 3 自適應(yīng)蟻群算法AACA
2.2.2 蟻群算法的智能融合
2.2.2. 1 遺傳蟻群算法 (GACA)
2.2.2. 2 免疫蟻群算法 (IACA)
2.2.2. 3 模擬退火蟻群算法 (SA-ACA)
2.2.2. 4 粒子群蟻群算法 (PSO-ACA)
3 應(yīng)用研究
3.1 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題JSP (Job-shop Scheduling Problem)
3.2 車輛路徑問(wèn)題VRP (Vehicle Routing Problem)
3.3 圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域
3.4 電力系統(tǒng)的應(yīng)用及其優(yōu)化
4 問(wèn)題與展望
本文編號(hào):4027389
【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)
【文章目錄】:
1 引言
2 理論研究
2.1 基本的蟻群算法
2.2 改進(jìn)的蟻群算法
2.2.1 蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化
2.2.1. 1 精英螞蟻系統(tǒng)EAS
2.2.1. 2 最大最小蟻群系統(tǒng)MMAS
2.2.1. 3 自適應(yīng)蟻群算法AACA
2.2.2 蟻群算法的智能融合
2.2.2. 1 遺傳蟻群算法 (GACA)
2.2.2. 2 免疫蟻群算法 (IACA)
2.2.2. 3 模擬退火蟻群算法 (SA-ACA)
2.2.2. 4 粒子群蟻群算法 (PSO-ACA)
3 應(yīng)用研究
3.1 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題JSP (Job-shop Scheduling Problem)
3.2 車輛路徑問(wèn)題VRP (Vehicle Routing Problem)
3.3 圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域
3.4 電力系統(tǒng)的應(yīng)用及其優(yōu)化
4 問(wèn)題與展望
本文編號(hào):4027389
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