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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.
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文献信息
篇名 基于证据理论决策的蚁群优化算法
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
研究方向 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
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 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
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研究主题发展历程
节点文献
证据理论
蚁群优化算法
TSP问题
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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