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蚁群算法的理论及其应用
被引量:
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摘要
本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法─蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,如TSP,QAP,JSP等效果较好。
作者
姜长元
机构地区
南京师范大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机时代》
2004年第6期1-3,共3页
Computer Era
关键词
蚁群算法
复杂优化问题
模拟蚁群搜索食物过程
蚁群优化
ACO
蚁群系统
ACS
分类号
O242.23 [理学—计算数学]
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黎锁平,张秀媛,杨海波.
人工蚁群算法理论及其在经典TSP问题中的实现[J]
.交通运输系统工程与信息,2002,2(1):54-57.
被引量:15
2
温文波,杜维.
蚁群算法概述[J]
.石油化工自动化,2002,38(1):19-22.
被引量:55
3
吴斌,史忠植.
一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法[J]
.计算机学报,2001,24(12):1328-1333.
被引量:247
4
马良,项培军.
蚂蚁算法在组合优化中的应用[J]
.管理科学学报,2001,4(2):32-37.
被引量:160
5
吴庆洪,张纪会,徐心和.
具有变异特征的蚁群算法[J]
.计算机研究与发展,1999,36(10):1240-1245.
被引量:306
二级参考文献
50
1
刘会霞,王霄,蔡兰.
钣金件数控激光切割割嘴路径的优化[J]
.计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(5):660-665.
被引量:25
2
姜长元.
蚁群算法的理论及其应用[J]
.计算机时代,2004(6):1-3.
被引量:20
3
赵建有,闫旺,胡大伟.
配送网络规划蚁群算法[J]
.交通运输工程学报,2004,4(3):79-81.
被引量:15
4
莫愿斌,陈德钊,胡上序.
粒子群复形法求解旅行商问题[J]
.浙江大学学报(工学版),2007,41(3):369-373.
被引量:9
5
谢宏.
蚁群算法解决TSP问题的研究[J]
.农业网络信息,2007(3):22-24.
被引量:7
6
马良.多准则货郎问题及其算法.运筹学的理论与应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,1996.187-192.
7
康立山 谢云 等.非数值并行算法(第1册)[M].北京:科学出版社,1997..
8
[1]Colorni A.Distributed optimization by ant coloni es[R].Proc.of 1st European Conf.Artificial Life.
9
[2]Dorigo M,Gianni Di Caro,Thomas Stutzle.Ant algorithms[J].Fut ure Generation Compuer System,2000,16:5-7.
10
[3]Dorigo M Luca,Maria Gamberdella.Ant colony for the traveling s alesman problem[R].TR,IRIDIA,1996.
共引文献
683
1
秦浩森,丁咚,王祥东,李广雪,权永峥.
蚁群算法优化BP神经网络声学底质分类方法[J]
.中国海洋大学学报(自然科学版),2019,49(S02):60-68.
被引量:8
2
宁爱兵,马良,熊小华.
基于复杂适应系统的蚂蚁群体智能研究[J]
.微计算机信息,2008,24(1):265-267.
被引量:7
3
陈佑健,丁海军.
蚁群算法及其在电力系统优化中的应用[J]
.福建电力与电工,2004,24(4):10-13.
被引量:3
4
侯立文,谭家美,赵元.
求解带时间窗的客户需求可分条件下的车辆路径问题[J]
.中国管理科学,2007,15(6):46-51.
被引量:18
5
林天建,余春艳.
粒子群位置转移和最近邻居选择的多线程蚁群算法[J]
.电脑知识与技术(过刊),2007(14):531-533.
6
安强.
基于蚁群算法的建筑业可持续发展分析[J]
.电脑知识与技术(过刊),2007(18):1697-1698.
被引量:3
7
薛瑞红,李扬.
一种改进的蚁群算法及其在TSP问题中的检验[J]
.科技创新导报,2007,4(36):211-212.
被引量:2
8
张帅,彭玉青,赵镇,李志强.
蚂蚁算法在公交查询最短路径求法中的应用[J]
.华中科技大学学报(自然科学版),2003,31(S1):313-315.
被引量:6
9
郭倩倩,黄天民,施继忠,胡明俊.
一种改进的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用[J]
.西南民族大学学报(自然科学版),2006,32(6):1123-1126.
被引量:1
10
林超峰,胡山立,郑盛福,苏射雄.
基于改进型蚁群算法的多任务联盟形成算法[J]
.计算机研究与发展,2006,43(z1):176-181.
被引量:1
同被引文献
105
1
黄捍东,张如伟,于茜.
基于蚁群算法的层速度反演方法[J]
.石油地球物理勘探,2008,43(4):422-424.
被引量:6
2
叶志伟,郑肇葆.
蚁群算法中参数α、β、ρ设置的研究——以TSP问题为例[J]
.武汉大学学报(信息科学版),2004,29(7):597-601.
被引量:154
3
刘会霞,王霄,蔡兰.
钣金件数控激光切割割嘴路径的优化[J]
.计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(5):660-665.
被引量:25
4
赵建有,闫旺,胡大伟.
配送网络规划蚁群算法[J]
.交通运输工程学报,2004,4(3):79-81.
被引量:15
5
叶文,范洪达.
基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划[J]
.飞行力学,2004,22(3):35-38.
被引量:15
6
段海滨,王道波.
蚁群算法的全局收敛性研究及改进[J]
.系统工程与电子技术,2004,26(10):1506-1509.
被引量:39
7
金飞虎,洪炳熔,高庆吉.
基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划[J]
.机器人,2002,24(6):526-529.
被引量:52
8
王涛,蔡延光,张新政.
现代物流中车辆路径问题的研究[J]
.物流科技,2005,28(1):32-34.
被引量:3
9
徐精明,曹先彬,王煦法.
多态蚁群算法[J]
.中国科学技术大学学报,2005,35(1):59-65.
被引量:66
10
穆晓敏,姜智超,包一鸣,吴森堂.
低空突防最优航路规划算法与仿真[J]
.航天控制,2005,23(1):45-50.
被引量:10
引证文献
20
1
陈剑雪.
ACO-BP算法在化工过程故障诊断中的应用[J]
.化工自动化及仪表,2012,39(7):872-875.
被引量:4
2
马军建,董增川,王春霞,陈康宁.
蚁群算法研究进展[J]
.河海大学学报(自然科学版),2005,33(2):139-143.
被引量:21
3
宋红英,纪威,李波.
基于蚁群算法的神经网络在发动机故障诊断中的应用研究[J]
.小型内燃机与摩托车,2006,35(1):6-8.
被引量:2
4
焦振江,王正平.
基于改进蚁群算法的无人机航路规划[J]
.航空计算技术,2006,36(4):112-114.
被引量:12
5
张璐,张庆祥.
用分层蚁群算法求解优化问题[J]
.延安大学学报(自然科学版),2007,26(2):26-28.
被引量:1
6
杨海,王洪国,侯鲁男,孙向群.
混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用[J]
.成都大学学报(自然科学版),2007,26(4):309-312.
被引量:7
7
唐正平,赵宝庆,关楠.
基于蚁群算法的舰船避险航路规划[J]
.船海工程,2008,37(5):110-112.
被引量:1
8
石丁丁,潘宏侠.
蚁群算法在电机故障诊断中的应用[J]
.大电机技术,2009(1):26-30.
被引量:5
9
葛艳,税薇,韩玉,魏振钢.
基于贝叶斯网络和蚁群算法的航路优化[J]
.计算机工程,2009,35(12):175-177.
被引量:8
10
杨海.
探索因子蚁群算法及其在VRP中的应用[J]
.科技信息,2009(31).
二级引证文献
122
1
谢浩山,刘晓楠,赵晨言,何明,宋慧超.
基于OpenMP并行模型下HHL算法的经典模拟实现[J]
.计算机科学,2022,49(S02):914-918.
2
李朦,解建仓,杨柳,汪妮,朱记伟.
基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置研究[J]
.西北农林科技大学学报(自然科学版),2015,43(1):229-234.
被引量:7
3
刘会霞,王霄,蔡兰.
钣金件数控激光切割割嘴路径的优化[J]
.计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(5):660-665.
被引量:25
4
姜长元.
蚁群算法的理论及其应用[J]
.计算机时代,2004(6):1-3.
被引量:20
5
赵建有,闫旺,胡大伟.
配送网络规划蚁群算法[J]
.交通运输工程学报,2004,4(3):79-81.
被引量:15
6
陈业红.
蚂蚁算法的理论模型与收敛性的初步探讨[J]
.山东轻工业学院学报(自然科学版),2006,20(1):77-81.
被引量:1
7
孙昌志,曲春雨,陈冬阳.
改进蚁群算法及其在永磁同步电机设计中的应用[J]
.沈阳工业大学学报,2006,28(6):601-604.
被引量:3
8
乔均俭,王爱茹,周静.
带时间窗车辆路径问题的最优解[J]
.商场现代化,2007(01Z):128-129.
被引量:3
9
莫愿斌,陈德钊,胡上序.
粒子群复形法求解旅行商问题[J]
.浙江大学学报(工学版),2007,41(3):369-373.
被引量:9
10
谢宏.
蚁群算法解决TSP问题的研究[J]
.农业网络信息,2007(3):22-24.
被引量:7
1
王忠英,白艳萍,岳利霞.
经过改进的求解TSP问题的蚁群算法[J]
.数学的实践与认识,2012,24(4):133-140.
被引量:14
2
张纪会,徐心和.
一种新的进化算法——蚁群算法[J]
.系统工程理论与实践,1999,19(3):84-87.
被引量:125
3
张惠珍,马良.
一种求解二次分配问题的新方法[J]
.系统管理学报,2010,19(6):645-650.
被引量:2
4
杨文国,郭田德.
时变挥发率条件下求解Steiner树蚁群优化算法的收敛性[J]
.应用数学学报,2008,31(2):239-248.
5
张冬雯,王鹏,仇计清.
基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法[J]
.河北科技大学学报,2011,32(5):403-408.
被引量:5
6
张惠珍,马良,王洪刚.
二次分配问题及其研究进展(Ⅰ)[J]
.科技通报,2010,26(6):801-805.
被引量:1
7
杨文国,郭田德.
求解最小Steiner树的蚁群优化算法及其收敛性[J]
.应用数学学报,2006,29(2):352-361.
被引量:19
8
杨文国,郭田德.
求解无线传感器网络路由问题的蚁群最优化算法及其收敛性[J]
.系统科学与数学,2007,27(2):239-246.
被引量:7
9
黄文媛,林文斌,王洛芬,常雷,廖成.
基于混合算法优化太赫兹波段的开口共振器[J]
.太赫兹科学与电子信息学报,2013,11(1):62-65.
10
Chunfeng Wang,Sanyang Liu,Mingmin Zhu.
Bayesian network learning algorithm based on unconstrained optimization and ant colony optimization[J]
.Journal of Systems Engineering and Electronics,2012,23(5):784-790.
被引量:3
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