基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化

被引：10

作者：

高芳 ^{[1
,2
]}

韩璞 ^{[1
]}

翟永杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院

[2] 河北大学电子信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 47卷 / 04期

关键词：

蚁群算法; 连续函数优化; 自适应; 变异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。

引用

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页数：4

共 9 条

[1] 基于局部禁忌搜索策略的连续空间蚁群算法 [J].