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题名结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法
被引量：1
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作者
冯晨
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期232-248,共17页
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基金
国家自然科学基金(61673258,61075115)
上海市自然科学基金(19ZR1421600)。
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文摘
针对传统的蚁群算法在解决旅行商问题时(traveling salesman problem,TSP)存在着收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法。建立一个异构多种群系统,算法采用竞争交互策略,根据不同时期各种群的汉明距离来自适应的调节交互周期;并利用竞争系数来差异化匹配交互对象,经过匹配后的交互对象之间通过最优解和信息素矩阵进行交互,通过该机制实现了算法收敛速度和多样性的平衡。算法采用了淘汰重组机制,会定期对寻优能力差的种群进行淘汰与重组,以加快算法的求解精度。采用多组不同规模的TSP算例进行仿真实验,结果表明,该算法在提高求解精度和收敛速度方面表现更优。
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关键词
蚁群算法
异构多种群
竞争交互
淘汰重组
旅行商问题
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Keywords
ant colony optimization(ACO)
heterogeneous multiple population
competitive interaction
eliminating-reconstructing
traveling salesman problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名混合苍狼优化算法在全局最优中的应用研究
被引量：4
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作者
张小青
张玉叶
郝海燕
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机构
咸阳师范学院物理与电子工程学院
西安电子科技大学机电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第15期155-160,240,共7页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划(No.17JK0825
No.15JK1784)
+2 种基金
陕西省教育科学规划课题(No.SGH17H172)
咸阳师范学院青年骨干教师人才资助项目(No.XSYGG201604)
咸阳师范学院专项科研基金(No.15XSYK036)
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文摘
在分析标准苍狼优化算法(GWO)的开发与探索性能基础上,提出了一种混合苍狼优化算法(MARGWO),搜索域得到了全面的扩展,其中针对α、β、δ领导层苍狼,引入自主搜索行为来加大其优化力度与促进速度的提高,对性能较差搜索狼采取淘汰重组机制以提高搜索效率,又采取概率差分变异行为增加了个体多样性,从而避免局部最优。为了验证MAR-GWO算法有效性,对13个全局优化问题进行实验,分别与GWO、GWO-EPD(改进的苍狼优化算法)、PSO、EA等算法进行了对比测试,从实验结果来看,MAR-GWO算法寻优成功率相对较高、收敛速度快,不易陷入局部最优,在智能算法中具有很强的竞争力。
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关键词
苍狼优化算法
自主搜索
淘汰重组机制
变异
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Keywords
grey wolf optimizer
initiative search
eliminating-reconstructing mechanism
mutation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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