基于遗传算法的混合蚁群算法

被引：6

作者：

肖宏峰 ^{[1
]}

谭冠政 ^{[2
]}

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：

计算机工程与应用 | 2008年 / 16期

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：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了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各自的优点以及两种算法融合基础,提出了遗传算法融入到蚁群算法融合中的两种新策略,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交叉操作产生蚁群算法中的新旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力。用上述策略构造两个基于遗传算法的混合遗传算法。用测试函数Rosenbrock和测试函数Shubert验证了混合蚁群算法的正确性。

引用

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