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连续空间内的蚁群算法,蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

互联网 2020-10-28 14:38:26
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蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

控制与决策的一些经典文献

蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

第18卷第1期

Vol.18No.1

控制与决策

ControlandDecision

2003年1月

Jan.2003

文章编号:100120920(2003)0120045204

蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

汪镭,吴启迪

(同济大学电子与信息工程学院,上海200092)

摘要:将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解,通过将传统蚁群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法。对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景。关键词:蚁群算法;连续空间寻优;信息量分布函数中图分类号:TP18文献标识码:A

Antsystemalgorithmincontiization

WANGLdi

(InstituteofElectronicsandInform,niversity,Shanghai200092,China)Abstract:Theaimistoantsystem(AS)algorithmwhichisfitincombinedoptimizationptimonproblem

incontinuousspace.

Byexpandingthe“trail

remaining”pinASinto“traildistributionfunction”incontinuousspace,anextendedASalgorithmisroposed.Simulationresultsoftheglobaloptimumvaluesearchingofmulti2minimumcontinuousfunctionandnonlinearcontinuousfunctionapplicabilityofthealgorithm.

Keywords:Antsystemalgorithm;Continuousfunctionoptimization;Trailremainingdistributionfunction

demonstrate

the

effectivenessand

the

1引言

蚁群算法在求解组合优化问题中显示出优良的特征。这是一种基于种群的启发式搜索算法,它充分利用蚁群能搜索从蚁穴至食物间最短路径的集体寻优特征,以及该过程与旅行商问题(TSP)之间的相似性,用该算法得到了具有NP2难度的旅行商问题[1~3]的最优解。该算法还被用于求解Job2shop调度问题[4,5]、二次指派问题[6~9]、背包问题[10]等,并被用于数据的特征聚类[11],取得了良好的仿真实验结果。

通过许多研究者的努力,目前该算法已在最初模型的基础上得到了改进和扩展。蚁群算法在连续

收稿日期:2001210229;修回日期:2002202201。

空间寻优中的应用是人们所关注的,因此本文结合在连续空间内的函数寻优问题求解,对蚁群算法进行合理的定义。

2连续空间内函数寻优的蚁群算法定义

在离散空间优化问题中,蚁群算法的信息量留存、增减和最优解的选取,都是通过离散的点状分布求解方式进行的。在连续空间的寻优问题求解中,解空间是以区域性方式表示,而不是以离散的点集方式表示。因此,连续空间寻优蚁群算法与离散空间寻优蚁群算法之间,至少应有蚁群信息量留存方式、蚁群在解空间中的寻优方式和蚁群行进策略3方面的不同。

基金项目:国家自然科学基金资助项目(79970030,60104004,70271035);国家高性能计算基金资助项目(99520)。作者简介:汪镭(1970—),男,江苏无锡人,副教授,博士,从事智能自动化等研究;吴启迪(1947—),女,浙江永嘉人,校

长,教授,博士生导师,从事智能自动化、CIMS等研究。

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