蟻群算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究.pdf

1、計(jì)算智能是當(dāng)前人工智能研究的一個(gè)重要分支，它體現(xiàn)了現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的多學(xué)科、多領(lǐng)域間相互交叉、相互促進(jìn)和相互滲透的特點(diǎn)。 蟻群算法是一種模擬螞蟻群體覓食行為的計(jì)算智能方法，它采用正反饋并行自催化機(jī)制，具有魯棒性、計(jì)算分布性、易與其他方法相結(jié)合等突出優(yōu)點(diǎn)，已在復(fù)雜組合優(yōu)化問(wèn)題求解等多方面展現(xiàn)出優(yōu)異的性能和巨大的應(yīng)用潛力。然而，初期信息素匱乏、求解速度較慢、易陷入停滯等缺點(diǎn)一定程度上影響了算法的求解效能。同時(shí)，蟻群算法在優(yōu)化問(wèn)題之

2、外的應(yīng)用研究也亟待進(jìn)一步加深和拓展。 本文的主要研究工作包括以下兩個(gè)方面： (1)構(gòu)建了一個(gè)新型的基于免疫記憶的蟻群混合模型及其算法。借鑒現(xiàn)代免疫學(xué)的克隆選擇理論，在蟻群算法的基本框架中應(yīng)用免疫記憶機(jī)制設(shè)計(jì)一個(gè)記憶庫(kù)，能在相當(dāng)程度上克服傳統(tǒng)蟻群算法的不足。針對(duì)TSP和WTA這兩個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)算法的優(yōu)良性能。 (2)進(jìn)一步研究了蟻群算法在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。將蟻群模型的自組織、自