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粒子群位置转移和最近邻居选择的多线程蚁群算法
引用本文:林天建,余春艳.粒子群位置转移和最近邻居选择的多线程蚁群算法[J].数字社区&智能家居,2007,3(14):531-533.
作者姓名:林天建  余春艳
作者单位:福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002 福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
基金项目:福建省青年科技人才创新基金(2005J011),福州大学科技发展基金(2005-XQ-22)
摘    要:本文提出了一种多线程的高速收敛蚁群算法,该算法在MMAS基础上,采用多线程来实现其蚁群算法并行机制以减少寻路时间,同时结合粒子群算法中粒子位置转移的机制,采用一种新颖的最近邻居选择策略、并进行动态信息素更新策略,以保证在每次搜索中,都能迅速向较优解靠拢.同时,还采取了一种局部变异策略,以对每次搜索的结果进行优化.

关 键 词:多线程  粒子群算法  最近邻居  动态信息素更新  变异策略
文章编号:1009-3044(2007)14-30531-03
修稿时间:2007年6月10日

Multi-thread Ant Colony Optimization Algorithm Integrating Closet Neighbor Selection with PSO Optimal Location Transfer
LIN Tian-jian,YU Chun-yan.Multi-thread Ant Colony Optimization Algorithm Integrating Closet Neighbor Selection with PSO Optimal Location Transfer[J].Digital Community & Smart Home,2007,3(14):531-533.
Authors:LIN Tian-jian  YU Chun-yan
Abstract:This paper present a quickly convergent version of the ACO algorithm.On the basis of the max-min ant system,the algorithm uses the means of multi-thread to realize the mechanism of parallel and to shorten the time of finding the route.At the same time,a mechanism in transformation of location of particle swarm optimization and closet neighbor strategy along with the dynamic pheromone updating are adopted to ensure that each ant could quickly access to the nice route.Meanwhile,a local mutation mechanism is employed to optimize the search results of each circulation.
Keywords:multi-thread  particle swarm optimization  nearest neighbor  dynamic pheromone updating  mutation algorithm
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