动态进化与交互学习机制融合的蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出动态进化与交互学习机制融合的蚁群算法(DEILACO).结合小生境的思想在两个种群内部构建动态进化模型,采取自适应进化机制,依据种群内部子群的寻优状态,对子群进行分级淘汰,合理调整进化方向,避免子群陷入局部最优;同时双种群采用交互学习机制,通过衡量种群内各子群适应度的标准差,自适应地调整交互周期,降低种群间的通信开销,并采取学习对象差异配对交流策略,提高交流效率和求解精度.最后采用多组不同规模的TSP(traveling salesman problem)算例实验分析,并与其它多种群算法进行对比.结果表明,该算法在提高求解精度和寻优速度方面表现更优.

企业创新管理系统的特征分析

企业的创新活动是提高组织效率的一个重要途径，对创新活动的有效管理是企业创新活动能否发挥应有作用的一个重要方面。本文针对目前创新管理研究中，只注重对单一创新活动的讨论而缺乏系统思想的不足，提出了要在企业中建立创新管理系统的问题，并借鉴国外的研究成果，从需求导向的创新系统观点出发，对创新管理系统的概念、输入与输出进行了研究，描述了创新管理系统的结构。在此基础上，通过对系统概念模型的抽象，初步阐述了创新管理系统运行的交互学习机制。