蚁群优化算法应用研究概述

被引:16
作者
杨檬
宋建社
曹继平
朱昱
机构
[1] 西安高技术研究所
关键词
蚂蚁系统; 蚁群系统; 应用; 综述;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
为了对蚁群算法近年来的应用研究情况进行总结,为后续的研究提供参考,综述了蚁群算法近年来的应用研究成果。在介绍蚁群算法基本特点的基础上,首先介绍了蚁群算法的一般模型,其次概述了蚁群算法近年来的研究进展与算法在各个领域的应用情况,最后指出了仍未解决的问题和当前的研究热点。蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,对蚁群系统行为及其自组织能力的研究具有积极意义。
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王秀坤 ;
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小型微型计算机系统, 2003, (08) :1524-1527
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METHODOLOGY AND COMPUTING IN APPLIED PROBABILITY, 2006, 8 (01) :105-133
[5]  
Model-Based Search for Combinatorial Optimization: A Critical Survey[J] . Mark Zlochin,Mauro Birattari,Nicolas Meuleau,Marco Dorigo.Annals of Operations Research . 2004 (1)
[6]   Scheduling continuous casting of aluminum using a multiple objective ant colony optimization metaheuristic [J].
Gravel, M ;
Price, WL ;
Gagné, C .
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2002, 143 (01) :218-229
[7]  
A Graph-based Ant System and its convergence[J] . Walter J. Gutjahr.Future Generation Computer Systems . 2000 (8)