一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法

被引：8

作者：

宋雪梅 ^{[1
]}

李兵 ^{[2
]}

李晓颖 ^{[1
]}

机构：

[1] 河北理工大学计算机与自动控制学院

[2] 唐山学院

来源：

微电子学与计算机 | 2006年 / 10期

关键词：

蚁群算法; TSP问题; 连续对象优化问题;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2006.10.056

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

蚁群算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,且不适用于连续对象优化问题。文章针对这些问题,采用信息量变异、引入微粒群操作等方法进行改进,提出了一种引入微粒群操作的改进蚁群算法,并应用于求解连续对象优化问题。对几个典型复杂连续函数优化问题的测试研究表明,该改进算法不仅跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,表明了算法的有效性。

引用

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页数：4