本文關(guān)鍵詞：基于信息素的自適應(yīng)連續(xù)域混合蟻群算法　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)連續(xù)域混合蟻群算法(HACO)易陷入局部最優(yōu)和收斂速度較慢的問題,提出了基于信息素的自適應(yīng)連續(xù)域混合蟻群算法(QAHACO)。首先提出了一種新的解更新方式,對(duì)檔案中的解進(jìn)行信息素?fù)]發(fā),擴(kuò)大了搜索范圍,提高了算法的全局搜索能力,并且自適應(yīng)地調(diào)整信息素?fù)]發(fā)速率,更好地平衡收斂速度和收斂精度,其次采用了一種信息分享機(jī)制,將當(dāng)前解與其他所有解的平均距離和當(dāng)前解與至今最優(yōu)解的距離相結(jié)合,進(jìn)一步加快收斂速度。通過對(duì)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,和連續(xù)域蟻群及其改進(jìn)算法相比,QAHACO算法的尋優(yōu)能力明顯提高,尋優(yōu)速度有一定的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:In order to solve the problem of continuous domain hybrid ant colony algorithm (HACO), it is easy to fall into local optimum and slow convergence speed. An adaptive continuous domain hybrid ant colony algorithm based on pheromone is proposed. Firstly, a new solution updating method is proposed, which volatilizes the solution in the file and expands the search range. It improves the global searching ability of the algorithm and adaptively adjusts the volatilization rate of pheromone to balance the convergence rate and convergence precision better. Secondly an information sharing mechanism is adopted. Combining the average distance of the current solution with all other solutions and the distance between the current solution and the optimal solution, the convergence rate is further accelerated. Compared with the continuous domain ant colony and its improved algorithm, the optimization ability of QAHACO algorithm is obviously improved, and the optimization speed has some advantages.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué));
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61402203) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(No.KYLX15_1169) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言1992年Dorigo受蟻群覓食行為的啟發(fā),第一次提出了蟻群算法AS(Ant System)[1]。蟻群算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法,雖然可以得到問題的初步優(yōu)化結(jié)果,但1.江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院,江蘇無錫2141222.輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(江南大學(xué)),江蘇無錫2141221.School of Inter

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1 姜健;趙杰;閆繼宏;臧希U，

本文編號(hào)：1424629