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带个体差异的蚁群算法的应用
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:46-51
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]吉林大学计算机科学与技术学院教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春130012, [2]内蒙古民族大学数学与计算机科学学院,内蒙古通辽028043, [3]大连医科大学现代技术教育中心,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60673023,60433020)
  • 相关项目:微机电系统动态建模与若干基础问题研究
中文摘要:

基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上远优于基本蚁群算法。

英文摘要:

This paper presented an improvement on ant colony optimization (ACO) algorithm, introduced the individual variation in the ACO, which enabled the strategy of ants ' route selection to possess variety. Simulations show that the speed of convergence of the improved ACO algorithm can be enhanced greatly.

同期刊论文项目
期刊论文 35 会议论文 27 专利 2 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049