基于二进制编码的蚁群优化算法及其收敛性分析
被引量：1
摘要
蚁群优化算法(ACO)是一种解组合优化问题的“元启发式”算法，也是一种结合了正反馈和贪婪搜索的基于种群的新方法。其思想及其应用产生于上个世纪90年代，而“蚁群优化(Ant Colony Optimization)”的确切提出则只有5年左右的时间。作为一种全新的启发式搜索算法，它在TSP，二次分配(Quadratic Assignment)和网络路由上所获得的结果完全可以与其他最优的启发式算法相媲美，甚至超越它们，并已成为当前最成功的群体智能系统之一。
-
1张玉春,程春英.关于蚁群算法的探讨[J].内蒙古民族大学学报（自然科学版）,2011,26(6):656-658. 被引量：1
-
2张保华.改进的ID3算法[J].中国校外教育,2009(S1):504-504.
-
3张伟.一个新的启发式搜索算法[J].辽宁大学学报（自然科学版）,1989,16(1):29-35.
-
4吴红,王远世.搜索不同TSP最佳路径的多蚁群优化算法[J].中山大学学报（自然科学版）,2005,44(4):13-15.
-
5谢晓方,李牧.一种泛函极值的启发式搜索算法[J].海军航空工程学院学报,2002,17(6):651-654.
-
6季明.如何以激励机制杠杆激发网点活力[J].现代金融,2016(5):56-56.
-
7木妮娜.玉素甫.关于启发式搜索算法的一种修正算法[J].新疆师范大学学报（自然科学版）,1997,16(1):14-17.
-
8张素琪,滕建辅,顾军华.基于多维贪婪搜索的人工蜂群算法[J].计算机工程,2014,40(11):189-193. 被引量：2
-
9张忠平,冯玉鹏,张雪楠.基于标准差及二次分配的启发式网格资源调度算法[J].小型微型计算机系统,2016,37(2):259-263. 被引量：6
-
10徐丽,陈丽,宋遥.禁忌搜索算法的研究及其在TSP的应用[J].中小企业管理与科技,2010(19):255-255. 被引量：2
