自适应调整挥发系数的逆向蚁群算法

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生并行智能进化系统。它具有很多优良的性质,但同时也存在一些缺点,如运算过程中收敛速度慢,易出现停滞现象等。基于上述不足提出了一种自适应地调整挥发系数的逆向蚁群算法,在逆向蚁群算法的基础上自适应调整挥发系数ρ,提高了算法的性能,使算法比传统蚁群算法相比不仅更有利于全局寻优而且对其收敛速度有了很大地提高。将该算法用于旅行商问题,模拟计算结果显示该算法具有更强的全局最优解搜索能力,收敛速度上也有很大提高。

基于精英策略的逆向蚁群优化盲检测算法

介绍了基本蚁群优化算法在信号盲检测中的应用。发现基本蚁群优化算法存在慢收敛且易停滞等问题。为了解决基本蚁群算法存在的缺点,提出了基于精英策略的逆向蚁群优化盲检测算法:采用精英策略和增加蚁群种类,即向原始蚁群中引入逆向蚂蚁来提高算法全局寻优能力。这样既加强了正反馈作用,又加快了收敛速度。仿真结果表明,将该算法应用于盲信号的检测可以直接快速地恢复发送信号,且收敛速度和全局寻优能力都得到很大的改善。