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遗传算法在蚁群算法中的融合研究
被引：43
作者：
肖宏峰
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谭冠政
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机构：
[1] 湖南师范大学计算机教学部
[2] 中南大学信息科学与工程学院机器人研究所
来源：
关键词：
遗传算法;
混合蚁群算法;
算法融合;
连续空间优化;
D O I：
10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2009.03.027
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
提出一种新的求连续空间最优值的蚁群算法.结合遗传算法和蚁群算法的各自优点以及两种算法融合的基础,提出遗传算法融入到蚁群算法的两种新策略:第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然后以此为基础,用蚁群算法快速寻找最优解X*best;另一种策略是利用遗传算法的交叉操作产生蚁群算法的新的旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力.用上述两种策略构造了两个基于遗传算法的混合蚁群算法.文中用测试函数Rosenbrock和Shubert从收敛速度、命中率、计算精度等方面验证了混合蚁群算法的正确性.
引用
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页码：512 / 517
页数：6
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