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首页> 外文会议>2009年中国控制与决策会议（2009 Chinese Control and Decision Conference）论文集 >Application of Ant Colony Algorithm for Continuous Space Optimization
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Application of Ant Colony Algorithm for Continuous Space Optimization

机译：蚁群算法在连续空间优化中的应用

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Aim to the disadvantages that ant colony optimization is not applied to continuous optimization problems and easy to get into local optimum, a fast global ant colony algorithm is proposed. In this algorithm the searching way that searches near the best solution and makes the best solution as the initial solution is adopted in order to widen searching scope to avoid getting into local optimum, and then it is applied to test some typical functions. The result that compares with other optimizations on testing these functions showed that the improved algorithm is not only applied to continuous optimization problems, but also has fast global optimization, fast searching rate and high optimizing precision.
机译：针对蚁群优化算法不适用于连续优化问题且容易陷入局部最优的缺点，提出了一种快速的全局蚁群算法。该算法采用寻找最佳解，并以最佳解作为初始解的搜索方式，以扩大搜索范围，避免陷入局部最优，然后用于测试一些典型函数。与其他优化方法对这些功能的测试结果比较表明，改进算法不仅适用于连续优化问题，而且具有快速的全局优化，快速的搜索速度和较高的优化精度。

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