蟻群算法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf

1、揚(yáng)州大學(xué)碩士學(xué)位論文蟻群算法的改進(jìn)與應(yīng)用姓名：秦玲申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：陳崚20040401揚(yáng)州大學(xué)碩上學(xué)位論文擾和盲H選路第二二=種算i去是改進(jìn)的增強(qiáng)型蟻群算法，通過(guò)增強(qiáng)全局(或局部)最優(yōu)解和全局(或局部次優(yōu)解的路徑r的信息量濃度以及對(duì)它們進(jìn)行交叉和變異操作的遺傳優(yōu)化方法柬改進(jìn)增強(qiáng)型蟻群算法第四種算法在算法中引入免疫遺傳學(xué)(immunogenefics))受免疫系統(tǒng)中的濃度控制機(jī)制，調(diào)節(jié)螞蟻遍歷過(guò)程中的信息量

2、分布。引用小生境技術(shù)(niche)，將蟻群分化為若干小子群獨(dú)立進(jìn)化實(shí)驗(yàn)證明這四種掉法平衡了收斂速度與解的多樣性之間的矛盾，有效避免了早熟和停滯現(xiàn)象在研究過(guò)程中l(wèi)我們發(fā)現(xiàn)基本蟻群算法的一個(gè)不可忽視的應(yīng)用歃陷是不太適合求解連續(xù)性優(yōu)化問(wèn)題，為此在第五章，我們還提出一種用蟻群算法求解連續(xù)空問(wèn)優(yōu)化問(wèn)題的方法，將解空間劃分成若干子域，存蟻群算法的每一次迭代中，首先根據(jù)信息量求批解所在的子域然后在該子域內(nèi)已有的觶中確定解的具體的值實(shí)踐證明，這種方法可

3、推廣應(yīng)用到其他連續(xù)字問(wèn)的優(yōu)化問(wèn)題之中，突破了基本蟻群算法的應(yīng)用局限，為將該算法應(yīng)用于連續(xù)性優(yōu)化問(wèn)題提出了新的途徑另外戒們還把蟻群算法應(yīng)用干O1背包問(wèn)題，武器目標(biāo)分配問(wèn)題、FlowShop問(wèn)題以及QoS路出問(wèn)題，都獲得了比較好的應(yīng)用，取得了較好的效果特別是在解決QoS成組多播路由問(wèn)題的改進(jìn)蟻群算法中，小但簡(jiǎn)化了算法中參數(shù)的選取過(guò)程，還避免了將各個(gè)度量參數(shù)的簡(jiǎn)單歸一，算法能充分保證實(shí)際網(wǎng)絡(luò)QoS需求在奉文中，我們提出求解TSP問(wèn)題的四種提高