基于抗体的蚁群优化算法研究

• 作者: 胡勇
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化(ACO) 免疫算法 推销员问题(TSP) 群体智能 抗体
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 507-511
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4502字
• 语种: 中文

摘要

针对蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI).ACOI是利用免疫算法中杭体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的杭体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响.用旅行销售员问题(traveling salesmen problem,TSP)验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡勇	重庆交通大学应用技术学院	7	25	3.0	5.0