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全局和局部最优解对蚂蚁群优化算法性能的影响

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蚂蚁群优化算法(antcolonyoptimization,ACO)是一种元启发式方法,其中一群相对简单的Agent(人工蚂蚁)相互合作,求解离散优化问题.对第1个蚂蚁算法(antsystem)进行扩展的大量研究表明,采用精英策略可以较好地改善算法性能.探讨了全局最优解和局部最优解间的平衡与解空间搜索的intensification,exploration的关系,及其对ACO算法性能的影响.实验结果表明,合理利用全局和局部最优解,可以显著提高ACO算法的性能.

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来源
《第一届Agent理论与应用学术会议》|2006年|127-131|共5页
会议地点山东烟台
作者
吴圣宁; 李思昆;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;最优化的数学理论;
关键词
蚂蚁群优化算法; 局部最优解; 全局最优解; 精英策略; ACO算法;

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