一种改进的连续域蚁群算法

针对连续域蚁群算法(ACOR)陷入局部最优、收敛精度较差等缺陷,提出了一种改进连续域蚁群算法.首先,通过改进ACOR算法选择指导解的方式增强种群多样性;其次,利用惯性权重对均值更新公式进行了改进,并对ACOR算法中ζ参数进行线性递减处理;最后,为了帮助算法在陷入停滞时尽快跳出局部最优,用差分变异策略对算法的搜索进行监控,搜索陷入停滞时产生新解,并通过筛选出更好的解跳出局部最优.设计了两种维度环境的实验,其中包括16个可变维度函数和4个固定维度函数,并展示了改进算法与其他几种算法的寻优结果.结果表明,所提出的改进算法在搜索的过程中有效地缓解了上述缺陷.