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摘要:
遗传算法和蚁群算法在HP模型中已经有了大量的研究及成果,蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢.提出了一种先用遗传算法生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法.将该算法用于二维HP模型中,计算结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上都比单一的遗传算法和蚁群算法有所提高.
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文献信息
篇名 混合遗传算法和蚁群算法在HP模型中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 遗传算法 蚁群算法 HP模型
年,卷(期) 2006,(31) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 57-59,178
页数 4页 分类号 TP18|TP301.6
字数 2953字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.31.020
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 曾涛 武汉大学数学与统计学院 26 120 6.0 10.0
2 莫忠息 武汉大学数学与统计学院 12 103 6.0 10.0
3 李晚霞 武汉大学数学与统计学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
蚁群算法
HP模型
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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