| 新的仿生算法:蟑螂算法 |
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| 引用本文： | 程乐.新的仿生算法:蟑螂算法[J].计算机工程与应用,2008,44(34):44-46. |
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| 作者姓名： | 程乐 |
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| 作者单位： | 南京师范大学,数学与计算机科学学院,南京,210097;淮安信息职业技术学院,计算机科学与工程系,江苏,淮安,223003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，江苏省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 通过模拟蟑螂的觅食行为,提出蟑螂算法(Cockroach Swarm Optimization,CSO)。算法充分利用了蟑螂社会的平等特性和群体智慧。食物再分配、回巢等策略的使用使算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力。以TSP问题为例对算法进行仿真测试,实验证明算法有效且优于存在的离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization,PSO)。
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| 关 键 词： | 蟑螂算法 食物再分配策略 旅行商问题 离散粒子群算法 |
| 收稿时间： | 2008-6-23 |
| 修稿时间： | 2008-9-4
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New bionic algorithm:cockroach swarm optimization |
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| CHENG Le.New bionic algorithm:cockroach swarm optimization[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(34):44-46. |
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| Authors: | CHENG Le |
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| Affiliation: | Department of Mathematics and Computer Science，Nanjing Normal University，Nanjing 210097，China Department of Computer Science and Engineering，Huai’an College of Information Technology，Huai’an，Jiangsu 223003，China |
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| Abstract: | By feeding behavior simulation of cockroaches,a new Cockroach Swarm Optimization(CSO) has been presented in this paper.The algorithm fully utilizes social equality and swarm intelligence of cockroaches.Food distribution again and returning nest's strategy enhance global and local search capability of CSO.The simulation to traveling salesman problem proves that CSO is superior to Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO). |
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| Keywords: | Cockroach Swarm Optimization(CSO) food distribution again Traveling Saleman Problem(TSP) Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO) |
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