蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法

• 作者: 付华 尹玉萍 魏林
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 微分进化算法 信息素 融合算法 全局优化
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 258-262,280
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.09.058

摘要

为解决复杂函数的全局优化问题，提出一种蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法。采用微分进化算法的变异和交叉操作避免蚁群算法过早收敛，使用蚁群算法的寻优路径信息素正反馈机制来加速微分进化算法收敛于最优路径，并自动调整搜索范围。实验结果表明，与蚁群算法和微分进化算法相比，该算法全局优化的搜索效率较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	魏林	辽宁工程技术大学基础教学部	15	38	4.0	6.0
3	尹玉萍	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	16	51	5.0	7.0