基于云模型理论的蚁群算法改进研究

• 作者: 于秀芬 朱家强 段海滨 王道波
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型理论 蚁群算法 信息素 定性关联规则
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP273
• 字数: 4304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2005.01.030

摘要

近几年优化领域中新出现的蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,具有较强的鲁棒性,但易限于局部最优解是其最突出的缺点.云模型是一种新的实现定性概念和定量数值之间转换的有力工具,本文在介绍云模型理论的基础上,提出了一种利用云模型来有效限制蚁群算法陷入局部最优解的方法,最后将基于云模型理论的改进蚁群算法与未改进的蚁群算法分别应用于著名的CHC144 TSP进行实验.改进后的蚁群算法采用升半正态云规则进行控制,并选取了500个云滴,仿真计算结果证明了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王道波	南京航空航天大学自动化学院	183	2599	21.0	47.0
2	段海滨	南京航空航天大学自动化学院	28	1157	11.0	28.0
3	朱家强	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	9	821	8.0	9.0
4	于秀芬	中国科学院空间科学与应用研究中心	18	754	10.0	18.0