首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化
引用本文:高芳,韩璞,翟永杰.基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化[J].计算机工程与应用,2011,47(4):5-8.
作者姓名:高芳  韩璞  翟永杰
作者单位:1.华北电力大学 控制与计算机工程学院,河北 保定 071003 2.河北大学 电子信息工程学院,河北 保定 071002
基金项目:河北省自然科学基金(No.F2009000215); 华北电力大学校内基金项目(No.200814003)~~
摘    要:介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。

关 键 词:蚁群算法  连续函数优化  自适应  变异  
收稿时间:2010-10-28
修稿时间:2010-12-7  

Ant colony algorithm with mutation operation for continuous function optimization
GAO Fang,HAN Pu,ZHAI Yongjie.Ant colony algorithm with mutation operation for continuous function optimization[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(4):5-8.
Authors:GAO Fang  HAN Pu  ZHAI Yongjie
Affiliation:1.College of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University,Baoding,Hebei 071003,China 2.College of Electric and Information Engineering,Hebei University,Baoding,Hebei 071002,China
Abstract:The mathematical model of basic ant colony algorithm is introduced.Based on a new allocation of cities,the pheromone updating rules are improved.The local pheromone updating rule and the adaptive global pheromone updating rule are combined so that the convergence rate is improved.In order to enhance the global convergence performance of the improved ant colony algorithm and avoid the precocious result,the mutation is introduced.Once the optimal solution of each iteration is gained,the mutation operation is ...
Keywords:ant colony algorithm  continuous function optimization  self-adaption  mutation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号