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文檔簡介
1、作為群體智能的一種典型實例,蟻群算法受到越來越多的關注。它是繼模擬退火算法、遺傳算法、禁忌搜索算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法等啟發(fā)式搜索算法以后的又一種應用于組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式搜索算法。蟻群算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)智能搜索、全局優(yōu)化,而且具有穩(wěn)健性(魯棒性)、正反饋、分布式計算、易與其它算法結(jié)合等特點。因此,蟻群算法已成為當前群智能領域中最令人感興趣的研究課題之一。 目前蟻群算法的研究尚未成熟,作為一種新興的智能優(yōu)化算法,它存在算法自身求解速
2、度緩慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點。針對這些缺點,本文對蟻群算法基本理論進行了深入分析,對蟻群算法近年來的研究進展進行了歸納總結(jié),并對不足之處進行了深入的分析。通過實驗驗證蟻群算法的各個參數(shù)對算法性能的影響,給出了蟻群算法中各參數(shù)的理想取值。 在深入研究目前各種蟻群算法的改進模型基礎上提出了一種基于反序.雜交算子的改進蟻群算法。利用反序-雜交算子在產(chǎn)生后代時能跳離局部最優(yōu)值,并且使算法具有自適應性的優(yōu)點對蟻群算法進行了有效改進,增加
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