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摘要:
针对蚁群算法ACS的控制参数难以确定和早熟停滞等缺陷,提出了进化蚁群系统算法模型EACS.EACS通过引入选择、交叉和变异等操作,实现算法参数的自适应调整.标准测试实例的计算结果表明,EACS算法能够克服上述缺陷,便于工程应用.根据协同进化的思想进一步提出了多目标协同进化蚁群算法CACSM.CACSM中的多个群体协同进化,每个群体对应一个目标,并对其它群体的搜索产生影响.CACSM实现了仅通过算法一次运行便求得若干Pareto最优解,提供了更大的决策空间.最后通过一个多目标组合优化问题--岩石钻孔机路径选择问题的求解,验证说明了CACSM的有效性和适用性.
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文献信息
篇名 协同进化蚁群算法及其在多目标优化中的应用
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 蚁群算法 旅行商问题 协同进化 多目标优化问题
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 588-595
页数 8页 分类号 TP18
字数 6530字 语种 中文
DOI
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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