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遗传算法调整蚁群算法参数模型研究
引用本文:李世威,王建强,曾俊伟. 遗传算法调整蚁群算法参数模型研究[J]. 计算机工程与设计, 2011, 32(10): 3490-3493,3502
作者姓名:李世威  王建强  曾俊伟
作者单位:兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州,730070
基金项目:国家社科基金项目(08XTQ010); 甘肃省自然科学基金项目(096RJZA088)
摘    要:由于蚁群算法参数取值范围的不确定性和参数之间的相互影响性,如何确定待解决问题蚁群算法的最优组合参数使得其求解性能最优成为一个难题,至今对该问题还没有完善的理论依据,大多数情况下是通过反复试验试凑得到。根据这些问题,通过平衡蚁群算法探索和开发能力,建立算法性能评价目标函数,采用遗传算法对蚁群参数进行求解,从而得到一组性能较佳的组合参数。基于经典TSP问题进行试验模拟,仿真实验结果表明,该模型能够有效地确定蚁群算法参数,为蚁群算法组合参数的选择提供了一种可行方案。

关 键 词:遗传算法  蚁群算法  参数选择  参数调整  探索  开发

Model of ant colony algorithm parameters optimization based on genetic algorithm
LI Shi-wei,WANG Jian-qiang,ZENG Jun-wei. Model of ant colony algorithm parameters optimization based on genetic algorithm[J]. Computer Engineering and Design, 2011, 32(10): 3490-3493,3502
Authors:LI Shi-wei  WANG Jian-qiang  ZENG Jun-wei
Affiliation:LI Shi-wei,WANG Jian-qiang,ZENG Jun-wei(School of Traffic and Transportation,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)
Abstract:As a large of parameter space and correlation between parameters of ant colony algorithm,it is difficult to determine the optimal combination of parameters with which the ant colony algorithm for optimal performance.There has yet to complete the theoretical basis,so the parameters are obtained by trial in most cases.Based on these issues,objective function of algorithm performance evaluation is established by balancing exploration and exploitation capabilities of ant colony algorithm,and the ant parameters ...
Keywords:genetic algorithm  ant colony algorithm  parameters selection  parameters adjustment  exploration  exploitation  
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