-
题名一种基于精英策略的改进蚁群算法及应用
被引量：13
- 1
-
-
作者
张家善
王志宏
陈应显
-
机构
辽宁工程技术大学工商管理学院
湛江师范学院商学院
-
出处
《计算机系统应用》
2012年第10期105-108,134,共5页
-
基金
国家自然科学基金(50904032)
-
文摘
针对基本蚁群算法存在求解速度慢,容易出现"早熟",导致搜索停滞的缺点,将遗传算法中排序的概念扩展到精英机制当中,以一种新的加权方法进行信息素更新,建立了改进蚁群算法模型.对30城市物流配送问题仿真结果表明:改进算法的求解速度和求解精确度都明显优于基本蚁群算法.
-
关键词
蚁群算法
搜索停滞
精英策略
排序
物流配送
-
Keywords
ant colony algorithm（ACA）
search stagnation
elitist strategy
compositor
logistic distribution
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名逃逸均值简化粒子群优化算法
被引量：4
- 2
-
-
作者
陆松建
司伟立
韩娟
李质彬
-
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室
中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心
中国科学院大学计算机与控制学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2623-2629,共7页
-
基金
北京市自然科学基金项目(L172049)。
-
文摘
为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略使种群在解空间的其它区域继续搜索全局最优解,避免早熟收敛问题,增大搜索到全局最优解的几率。将该优化算法应用于5个典型标准测试函数中,仿真结果表明,相比其它算法,优化算法的收敛速度、收敛精度和稳定度最优。
-
关键词
早熟收敛
简化粒子群优化算法
均值搜索策略
搜索停滞
逃逸策略
-
Keywords
premature convergence
simplified particle swarm optimization
mean search strategy
search stagnation
escape strategy
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于贪心边的MMAS改进算法及在TSP中的应用
被引量：1
- 3
-
-
作者
方洁
-
机构
武汉工程大学邮电与信息工程学院
-
出处
《软件导刊》
2018年第8期97-101,共5页
-
文摘
最大最小蚁群算法通过对信息素更新和限制的改进,有效提高收敛速度,但难以避免出现停滞并陷入局部最优的困境。基于贪心边的MMAS改进算法规定一种新的搜索停滞状态,设定不同等级贪心边,并在停滞状态下利用搜索过程中寻找到的贪心边进行优先搜索。该算法使搜索能够尽早地集中在有效边进行,丢弃"无用"搜索,提高发现更优路径的可能性。利用TSP标准实例进行测试,结果表明改进算法的最优解更加接近实际最优解,具有更高的全局寻优能力和更快的收敛速度。
-
关键词
贪心边
优先级
搜索停滞
最大最小蚁群算法
旅行商问题
-
Keywords
greedy-edge
priority
search stagnation
MMAS
TSP
-
分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
