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文檔簡介
1、蟻群算法(AntColonyOptimization,ACO),又稱螞蟻算法,是一種模擬自然界真實蟻群集體覓食行為的啟發(fā)式方法。該算法采用正反饋并行自催化機制,具有較強的魯棒性、優(yōu)良的分布式計算機制、易于與啟發(fā)方法相結(jié)合等優(yōu)點,因此它引起了眾多學者們的極大關注,在過去短短十多年的時間里,已在組合優(yōu)化、網(wǎng)絡路由、函數(shù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、機器人路徑規(guī)劃等領域獲得了廣泛的應用,并取得了較好的效果。
本文介紹了蟻群算的發(fā)展情況及研究現(xiàn)狀、
2、基本原理和進化算法的數(shù)學理論和實現(xiàn)技術(shù)等。目前,混合蟻群算法的研究已經(jīng)成為一種趨勢,于是本文在傳統(tǒng)算法——遺傳算法和蟻群算法的基礎之上對混合蟻群遺傳算法進行了進一步的研究。通過對算法運行效率和群體多樣性的研究,提出了基于目標函數(shù)變化率的混合蟻群遺傳算法。數(shù)值實驗表明:改進后的算法不僅保持了遺傳算法運行效率高的特點,而且具有較佳的分布度。將其應用于車間調(diào)度問題的仿真實驗中,取得了較為理想的優(yōu)化結(jié)果。
本文主要做了以下幾個方面的工
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