连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法

被引:6
作者
李艳君
吴铁军
机构
[1] 浙江大学智能系统与决策研究所工业控制技术国家重点实验室
关键词
蚁群算法; 连续空间优化; 信息素更新算法; 进化算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题。本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法。根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解。一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性。
引用
收藏
页码:423 / 427
页数:5
相关论文
共 8 条
[1]   自适应蚁群算法 [J].
张纪会 ;
高齐圣 ;
徐心和 .
控制理论与应用, 2000, (01) :1-3+8
[2]  
遗传算法与工程设计.[M].(日)玄光男;程润伟著;汪定伟等译;.科学出版社.2000,
[3]   A framework for the description of evolutionary algorithms [J].
Hertz, A ;
Kobler, D .
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2000, 126 (01) :1-12
[4]  
A Graph-based Ant System and its convergence.[J].Walter J. Gutjahr.Future Generation Computer Systems.2000, 8
[5]  
MAX – MIN Ant System.[J].Thomas Stützle;Holger H. Hoos.Future Generation Computer Systems.2000, 8
[6]   Ant algorithms and stigmergy [J].
Dorigo, M ;
Bonabeau, E ;
Theraulaz, G .
FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, 2000, 16 (08) :851-871
[7]   Combined heat and power economic dispatch by improved ant colony search algorithm [J].
Song, YH ;
Chou, CS ;
Stonham, TJ .
ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH, 1999, 52 (02) :115-121
[8]  
Towards hybrid evolutionary algorithms.[J].Ph. Preux;E.-G. Talbi.International Transactions in Operational Research.1999, 6