蚁群混合遗传算法的研究及应用

被引:21
作者
柏建普
吴强
机构
[1] 内蒙古科技大学信息工程学院
关键词
蚁群算法; 遗传算法; 混合算法; 组卷问题;
D O I
暂无
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
为解决组卷过程中在一定约束条件下存在的多目标优化问题,结合蚁群算法和遗传算法各自的优点和它们融合的基础,提出了一种蚁群算法融合到遗传算法的策略:在组卷的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件后,将遗传算法调度的较优解转化为蚁群算法所需要的初期信息素,然后利用蚁群算法所具有的正反馈、高效等特点快速形成试卷最优解。实践结果证明此算法改善了试卷的质量以及系统的运行效率,生成的试卷符合要求,达到预期的结果。
引用
收藏
页码:20 / 23
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]
Ant colony optimization theory: A survey [J].
Dorigo, M ;
Blum, C .
THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, 2005, 344 (2-3) :243-278
[2]
OUTLINE FOR A LOGICAL THEORY OF ADAPTIVE SYSTEMS [J].
HOLLAND, JH .
JOURNAL OF THE ACM, 1962, 9 (03) :297-+
[3]
群智能算法及其应用.[M].高尚;杨静宇著;.中国水利水电出版社.2006,
[4]
蚁群算法原理及其应用.[M].段海滨著.科学出版社.2005,
[5]
旅行商问题(TSP)的几种求解方法 [J].
田贵超 ;
黎明 ;
韦雪洁 .
计算机仿真, 2006, (08) :153-157
[6]
遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分 [J].
熊志辉 ;
李思昆 ;
陈吉华 .
软件学报, 2005, (04) :503-512
[7]
遗传算法与蚂蚁算法的融合 [J].
丁建立 ;
陈增强 ;
袁著祉 .
计算机研究与发展, 2003, (09) :1351-1356