摘要
通过模拟蟑螂的觅食行为,提出蟑螂算法(Cockroach Swarm Optimization,CSO)。算法充分利用了蟑螂社会的平等特性和群体智慧。食物再分配、回巢等策略的使用使算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力。以TSP问题为例对算法进行仿真测试,实验证明算法有效且优于存在的离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization,PSO)。
By feeding behavior simulation of cockroaches, a new Cockroach Swarm Optimization(CSO) has been presented in this paper.The algorithm fully utilizes social equality and swarm intelligence of cockroaches.Food distribution again and returning nest's strategy enhance global and local search capability of CSO.The simulation to traveling salesman problem proves that CSO is superior to Discrete Particle Swarm Optimization( DPSO ).
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第34期44-46,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金No.60673102
江苏省自然科学基金No.BK2006218~~
关键词
蟑螂算法
食物再分配策略
旅行商问题
离散粒子群算法
Cockroach Swarm Optimization(CSO)
food distribution again
Traveling Saleman Problem(TSP)
Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO )