版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、蟻群算法是一種最新發(fā)展的模擬昆蟲王國中螞蟻覓食行為的仿生優(yōu)化算法,該算法采用了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、易于與其它方法結(jié)合等優(yōu)點,在解決許多復(fù)雜優(yōu)化問題方面已經(jīng)展現(xiàn)出其優(yōu)異的性能和巨大的發(fā)展?jié)摿?,并已成功地?yīng)用于諸如生產(chǎn)調(diào)度、布線等生產(chǎn)問題。但是,蟻群算法仍然存在一些缺陷,與其它方法相比,該算法一般需要較長的搜索時間,而且容易出現(xiàn)早熟和停滯的現(xiàn)象。 本文在分析了基本蟻群算法及綜述了當前國內(nèi)外蟻
2、群算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,重點研究了多態(tài)蟻群算法,通過仿真實驗發(fā)現(xiàn)其在路徑選擇機制和信息素更新機制方面存在不足。詳細分析了算法存在不足的原因后,針對多態(tài)蟻群算法在信息素初始化和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率選取方面存在的問題,提出了加權(quán)值的多態(tài)蟻群算法和結(jié)合Ant-Q算法的多態(tài)蟻群算法。加權(quán)值的多態(tài)蟻群算法在算法初始化和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率選取時加入了權(quán)值,信息素更新采用基本蟻群算法的全局更新機制。結(jié)合Ant-Q算法的多態(tài)蟻群算法采用Ant-Q選擇策略進行路徑選擇
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 改進蟻群算法的研究.pdf
- 蟻群算法的改進及其應(yīng)用.pdf
- 蟻群算法的改進與應(yīng)用.pdf
- 改進的蟻群算法及其應(yīng)用
- 蟻群優(yōu)化算法及其改進.pdf
- 改進蟻群優(yōu)化算法的研究.pdf
- 蟻群算法的改進及應(yīng)用.pdf
- 蟻群算法的改進及仿真研究.pdf
- 蟻群算法的改進研究與應(yīng)用.pdf
- 蟻群優(yōu)化算法的改進及應(yīng)用.pdf
- 基于FPGA的改進蟻群算法設(shè)計.pdf
- 求解連續(xù)空間的蟻群算法及其改進算法.pdf
- 求解TSP問題的改進蟻群算法.pdf
- 蟻群優(yōu)化算法的改進及其應(yīng)用.pdf
- 蟻群算法的改進及TSP仿真研究.pdf
- 蟻群算法的改進及其水資源應(yīng)用.pdf
- 蟻群算法改進及其聚類分析應(yīng)用.pdf
- 改進蟻群算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于改進蟻群算法的測試序列優(yōu)化算法.pdf
- 改進的蟻群算法求解tsp問題的研究
評論
0/150
提交評論