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摘要:
为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传.蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传.蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP)50座城市最短路径寻优时的有效性.
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文献信息
篇名 基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 信息熵 混沌映射函数 遗传算法 蚁群算法 协同优化
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 44-48
页数 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI
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 王慈光 西南交通大学交通运输学院 95 1586 24.0 34.0
2 薛锋 西南交通大学交通运输学院 83 567 15.0 20.0
3 牟峰 西南交通大学交通运输学院 12 143 8.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息熵
混沌映射函数
遗传算法
蚁群算法
协同优化
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
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7031
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