基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法

• 作者: 刘国华 刘天祺 官娟 张淼森 秦健
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化算法 变量相关性 MIMIC算法 鲁棒主成分分析(RPCA)
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 569-576
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2020.05.007

摘要

为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于MIMIC算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法.