| 蚁群算法研究的新进展和展望* |
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| 引用本文： | 牛新征,佘堃,路纲,周明天.蚁群算法研究的新进展和展望*[J].计算机应用研究,2007,24(4):12-15. |
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| 作者姓名： | 牛新征 佘堃 路纲 周明天 |
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| 作者单位： | 电子科技大学,计算机科学与工程学院,四川,成都,610054 |
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| 摘 要： | 在介绍蚁群算法的原理和特点后,着重分析了当前一些有代表性的蚁群算法的改进机制和应用成果,并采用比较的方式指出了这些方法的特点和主要应用范围等,最后总结了好的蚁群算法应具有的特点以及将来的研究策略与发展趋势.
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| 关 键 词： | 蚁群算法 组合优化 蚁群算法 算法研究 进展和展望 Ant Colony Algorithm Prospect Progress 趋势 发展 研究策略 范围 应用成果 方法 比较 机制 改进 代表 分析 原理 |
| 文章编号： | 1001-3695（2007）04-0012-04 |
| 修稿时间： | 2006-03-312006-05-22 |
Overview of New Progress and Prospect on Ant Colony Algorithm |
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| NIU Xin zheng,SHE Kun,LU Gang,ZHOU Ming tian.Overview of New Progress and Prospect on Ant Colony Algorithm[J].Application Research of Computers,2007,24(4):12-15. |
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| Authors: | NIU Xin zheng SHE Kun LU Gang ZHOU Ming tian |
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| Affiliation: | (School of Computer Science & Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu Sichuan 610054, China) |
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| Abstract: | After describing the essence and characteristics of ant colony algorithm, this paper analyzed the key mechanisms of the existing representative ant colony algorithm and the application fruits. Then compared their characteristics and application areas. Finally, it summarized the important features that good ant colony algorithm possess, and introduced future research strategies and trends. |
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| Keywords: | ant colony algorithms combinatorial optimization |
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