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改进的重叠蚁群优化算法
被引量:
2
1
作者
彭岳
王俊
+2 位作者
谢斌福
张月峰
王崇骏
《计算机科学与探索》
CSCD
2014年第8期1002-1008,共7页
针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行...
针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。
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关键词
蚁
群
优化
(ACO)
局部最优解
重叠蚁群优化
动态学习
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职称材料
题名
改进的重叠蚁群优化算法
被引量:
2
1
作者
彭岳
王俊
谢斌福
张月峰
王崇骏
机构
南京大学计算机科学与技术系
南京大学软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2014年第8期1002-1008,共7页
基金
国家自然科学基金Nos.61321491
61375069
+1 种基金
61105069
江苏省科技支撑计划 No.BE2012161~~
文摘
针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。
关键词
蚁
群
优化
(ACO)
局部最优解
重叠蚁群优化
动态学习
Keywords
ant colony optimization (ACO)
local optimal solution
overlap ant colony optimization
dynamic learning
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的重叠蚁群优化算法
彭岳
王俊
谢斌福
张月峰
王崇骏
《计算机科学与探索》
CSCD
2014
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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