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题名用于连续域寻优的分组蚁群算法
被引量：7
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作者
李秋云
朱庆保
马卫
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机构
南京师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第30期46-49,共4页
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基金
国家自然科学基金No.60673102
江苏省自然科学基金No.BK2006218~~
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文摘
用蚁群算法进行多模函数优化时,容易陷入局部最优,从而影响了寻优精度和收敛速度。因此提出了一种用于求解连续空间优化问题的分组蚁群算法。该算法将连续空间优化问题的定义域划分成若干个子区域,并给每个子区域分配一组蚂蚁。每组蚂蚁在各自的区域里进行搜索,且在搜索过程采用"精英策略"并利用精英蚂蚁更新普通蚂蚁的位置信息,以加快算法的收敛速度。同时,当普通蚂蚁离精英蚂蚁之间的距离较长时,使用大步长搜索,以加快搜索速度,反之,采用小步长搜索,可提高搜索过程的精细程度。该方法使每组蚂蚁的搜索空间成倍地缩小并能有效地改善陷入局部最优的情况,从而能使收敛速度和精度大幅提高。计算机的仿真实验结果证实了这一结论。
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关键词
蚁群算法
连续域寻优
分组
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Keywords
ant colony algorithm； continuous optimization； grouped；
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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