蚁群算法进行连续参数优化的新途径

被引：37

作者：

陈崚

沈洁

秦玲

机构：

[1] 扬州大学信息学院计算机系

[2] 南京大学软件新技术国家重点实验室

来源：

系统工程理论与实践 | 2003年 / 03期

基金：

国家高性能计算基金;

关键词：

蚁群算法; 优化; 非线性规划;

D O I：

暂无

中图分类号：

O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

摘要：

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .

引用

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