連續(xù)蟻群算法的改進(jìn)及其在原料配方優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、蟻群算法是Marco Dorigo等學(xué)者在真實(shí)螞蟻覓食行為的啟發(fā)下提出的一種具有高度創(chuàng)新性的元啟發(fā)式搜索算法。它是繼遺傳算法、模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、禁忌搜索算法等之后提出的又一種啟發(fā)式搜索算法。實(shí)驗(yàn)表明,蟻群算法具有較好的求解能力,但是蟻群算法存在收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)解等缺陷。本文的目的就是進(jìn)行蟻群算法在連續(xù)域?qū)?yōu)問題中的改進(jìn)研究,提高蟻群算法在連續(xù)問題尋優(yōu)時(shí)的性能。
　　 針對蟻群算法本質(zhì)的離散性,將蟻群優(yōu)化

2、算法用于解決連續(xù)優(yōu)化問題的難點(diǎn)在于信息素的表示、分布及留存方式。本文以高斯分布概率密度函數(shù)作為連續(xù)優(yōu)化空間的信息素模型,提出一種引入記憶表T的連續(xù)蟻群優(yōu)化算法-TACO。在信息素的指引下,全局最優(yōu)螞蟻執(zhí)行局部挖掘式搜索,其它螞蟻通過對信息素模型進(jìn)行抽樣,執(zhí)行全局探索式搜索,螞蟻在經(jīng)過的空間釋放一定的信息素,實(shí)現(xiàn)整體信息共享。在算法TACO的基礎(chǔ)上,結(jié)合先進(jìn)的約束處理機(jī)制,根據(jù)可行解與不可行解的不同情況對螞蟻全局轉(zhuǎn)移規(guī)則做相應(yīng)處理,提出用