蚁群混沌混合优化算法

• 作者: 修春波 张宇河
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 蚁群 优化 信息素
• 年，卷（期）: 2006,（21）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 43-44,98
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.21.012

摘要

为了克服混沌搜索的盲目性,提出了一种蚁群算法和混沌优化算法相结合的混合优化算法,该算法利用蚁群算法中信息素正反馈的思想指导当前混沌搜索的区域.工作蚁群按照信息素的浓度高低,分别按照不同的概率搜索不同的搜索区域,从而可减少混沌盲目搜索的次数.仿真结果表明,该方法能够明显提高混沌优化算法的寻优效率,同时算法的通用性将有所提高.另外,对于含有多个全局最优解的函数,在一次寻优过程中,该算法可以找到全部最优解,这是通常混沌搜索算法所不具备的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇河	北京理工大学自动控制系	63	1094	18.0	32.0
2	修春波	天津工业大学自动化系	69	687	13.0	23.0