学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

协同进化的二元蚁群算法

作　者: 胡钢
导　师: 熊伟清
学　校: 宁波大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 蚁群算法搜索偏向函数优化协同进化二元二次规划问题
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 31次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

蚁群优化算法是一种仿生学算法,由M.Dorigo在90年代初提出。在其发展的初期,它被用于搜索离散组合问题。但随着算法的不断进步,蚁群优化算法也逐渐被引入连续域本文证明得到“非至今最优解”其解分量上的信息素到达下限所需要的最少代数,以及算法收敛所需的最小代数,进而推导出没有发现t代较优解的最小概率——LPB (t)。为了使LPB (t)最小,从而让算法具有最优的搜索能力,本文设计了搜索偏向控制函数;并以搜索偏向控制函数为核心,提出了可控搜索偏向的二元蚁群算法。在进一步分析出搜索偏向控制函数作用下,蚂蚁的访问量、算法参数和信息素对算法的影响后,本文设计了二种通用的参数设置方法:未知搜索偏向的参数取法和已知搜索偏向的参数取法。通过连续域以及离散域两种不同类型的实验,其结果表明此算法不仅具有强大的寻优能力,而且具备十分快速的收敛速度。提出了一种新的协同进化算法——协同进化的二元蚁群算法。该算法根据复杂网络自组织、自相似、吸引子的特性,并将每个蚂蚁种群视作复杂网络中的一个结点;每个种群为了增加自身的适应度而与其邻居展开竞争和合作,而通过复杂网络的小世界现象可以将竞争和合作扩散到整个网络之中,同时每个种群也通过自身的学习来增加适应度。采用多个不同的多模态函数对此算法进行了验证,其实验结果表明了算法强大的多峰求解能力。最后用可控搜索偏向的二元蚁群算法求解应用十分广泛的二元二次规划问题,通过ORLib中十个标准测试集的验证,本文算法均能得到理论最优值,表现出极其稳定的性能。

协同进化的二元蚁群算法

内容摘要

全文目录

相似论文