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蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法
引用本文:魏林,付华,尹玉萍.蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法[J].计算机工程,2013(9).
作者姓名:魏林  付华  尹玉萍
作者单位:1. 辽宁工程技术大学基础教学部,辽宁 葫芦岛,125105
2. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛,125105
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51274118;70971059);辽宁省科技攻关计划基金资助项目
摘    要:为解决复杂函数的全局优化问题,提出一种蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法。采用微分进化算法的变异和交叉操作避免蚁群算法过早收敛,使用蚁群算法的寻优路径信息素正反馈机制来加速微分进化算法收敛于最优路径,并自动调整搜索范围。实验结果表明,与蚁群算法和微分进化算法相比,该算法全局优化的搜索效率较高。

关 键 词:蚁群算法  微分进化算法  信息素  融合算法  全局优化

Self-adaption Optimization Algorithm with Fusion of Ant Colony and Differential Evolution
WEI Lin , FU Hua , YIN Yu-ping.Self-adaption Optimization Algorithm with Fusion of Ant Colony and Differential Evolution[J].Computer Engineering,2013(9).
Authors:WEI Lin  FU Hua  YIN Yu-ping
Abstract:
Keywords:Ant Colony(AC) algorithm  Differential Evolution(DE) algorithm  pheromone  fusion algorithm  global optimization
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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