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摘要:
通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法--Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题.该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优.基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能.
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文献信息
篇名 一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 蚁群优化 随机优化方法 Alopex算法 连续空间优化
年,卷(期) 2006,(12) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 1909-1911
页数 3页 分类号 TP18
字数 2907字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.12.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘三阳 西安电子科技大学数学科学系 662 5562 32.0 51.0
2 张建科 西安邮电学院应用数理系 37 335 10.0 17.0
3 寇晓丽 西安电子科技大学数学科学系 10 140 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群优化
随机优化方法
Alopex算法
连续空间优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
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
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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