时变挥发率条件下求解Steiner树蚁群优化算法的收敛性

• 作者: 杨文国 郭田德
• 来源期刊: 应用数学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 蚁群优化 收敛性 最小steiner树 信息素 算法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 239-248
• 页数: 10页
• 分类号: O221.7
• 字数: 5846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3079.2008.02.005

摘要

蚁群优化算法是最近提出的求解复杂组合优化问题的启发式算法.在蚁群优化算法中,信息素的更新规则直接影响着算法性能,固定挥发率条件下,虽然也能得到求解Steinei树蚁群优化算法的收敛性结果,但算法的探优能力差,易于陷入局部最优.本文在设计求解最小Steiner树蚁群优化算法时,采用了动态更新信息索挥发率的方法,并给出了时变挥发率条件下算法的收敛性证明.具体的,在时变挥发率条件下,当迭代次数充分大时,该算法能以概率1找到最优解.另外,在动态更新信息素下界的条件下,也能得到类似的收敛性结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文国	中国科学院研究生院工程教育学院	27	248	9.0	15.0
5	郭田德	中国科学院研究生院数学科学学院	25	265	9.0	16.0