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混合改进蚁群算法的函数优化
被引量:
6
1
作者
陈明杰
黄佰川
张旻
《智能系统学报》
北大核心
2012年第4期370-376,共7页
针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于...
针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.
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关键词
混合改进蚁群算法
函数优化
自适应
高斯变异
蚁群算法
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职称材料
题名
混合改进蚁群算法的函数优化
被引量:
6
1
作者
陈明杰
黄佰川
张旻
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2012年第4期370-376,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51079033)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCF100430)
文摘
针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.
关键词
混合改进蚁群算法
函数优化
自适应
高斯变异
蚁群算法
Keywords
improved hybrid ant colony optimization
function optimization
self-adaptive
Gaussian mutation
ant colony optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合改进蚁群算法的函数优化
陈明杰
黄佰川
张旻
《智能系统学报》
北大核心
2012
6
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