基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法

被引:23
作者
薛锋
王慈光
牟峰
机构
[1] 西南交通大学交通运输学院
关键词
信息熵; 混沌映射函数; 遗传算法; 蚁群算法; 协同优化;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP)50座城市最短路径寻优时的有效性.
引用
收藏
页码:44 / 48
页数:5
相关论文
共 4 条
[1]
Ant algorithms for discrete optimization [J].
Dorigo, M ;
Di Caro, G ;
Gambardella, LM .
ARTIFICIAL LIFE, 1999, 5 (02) :137-172
[2]
蚁群算法及其应用.[M].李士勇;陈永强;李研编著;.哈尔滨工业大学出版社.2004,
[3]
从抛物线谈起.[M].郝柏林著;.上海科技教育出版社.1993,
[4]
一种新型的自适应混沌遗传算法 [J].
袁晓辉 ;
袁艳斌 ;
王乘 ;
张勇传 .
电子学报, 2006, (04) :708-712