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蚁群算法原理及其应用.[M].段海滨; 著.科学出版社.2005,
基于变异和信息素扩散的多维背包问题的蚁群算法
被引：16
作者：
冀俊忠
黄振
刘椿年
机构：
[1] 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
来源：
基金：
国家自然科学基金重大项目;
北京市自然科学基金;
关键词：
多维背包问题;
蚁群算法;
关联距离;
扩散模型;
变异策略;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
081202 ;
摘要：
针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象间的关联距离;其次,以对象为信源借助关联距离建立信息素的扩散模型,通过信息素扩散的耦合补偿,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后,利用一种简单的变异策略对迭代的结果进行优化.在通用数据集上的大量实验表明:与最新的蚁群算法相比,新算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.
引用
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页数：11
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