基于证据理论决策的蚁群优化算法

• 作者: 姜学鹏 曹耀钦 洪贝
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 证据理论 蚁群优化算法 TSP问题
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.08.033

摘要

针对基本蚁群算法中存在的早熟现象,提出了基于证据理论的搜索方法.该方法在每个蚂蚁遍历到某节点时就进行信息融合,并将融合结果动态更新该节点的信息素,使得在蚂蚁个体寻优过程中隔代强化了,并在随机搜索过程中呈现自组织特性,蚂蚁个体利用各自的遍历信息不断加强优秀可行解的权重,从而有效地降低了搜索空间,提高了搜索效率.仿真结果显示,该方法在有无先验知识的情况下,都能在解空间的全局寻优时具有良好的收敛性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹耀钦		22	105	6.0	9.0
2	洪贝		2	3	1.0	1.0
3	姜学鹏		2	3	1.0	1.0