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基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法
被引量:
4
1
作者
刘雪东
许峰
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第18期41-44,共4页
根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,...
根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。
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关键词
蚁群算法
遗传算法
目标函数变化率
车间调度基准问题
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职称材料
题名
基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法
被引量:
4
1
作者
刘雪东
许峰
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
安徽理工大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第18期41-44,共4页
基金
安徽省教育厅自然科学基金项目(No.2010kb236)
文摘
根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。
关键词
蚁群算法
遗传算法
目标函数变化率
车间调度基准问题
Keywords
Ant Colony Optimization(ACO)
Genetic Algorithm(GA)
change rate of objective function
Job shop scheduling benchmarks problem
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法
刘雪东
许峰
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
4
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