蟻群混合遺傳算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、蟻群算法是模擬自然界真實(shí)螞蟻在尋食過程中從蟻穴到食物源中最短路徑的原理，而提出的一種新型模擬算法。能夠很好的解決較復(fù)雜的優(yōu)化問題，它的并行性，協(xié)同性，正反饋性和魯棒性等方面的優(yōu)點(diǎn)可以進(jìn)行全局的優(yōu)化和智能的搜索。它是最近幾年才提出來的，有許多優(yōu)秀的實(shí)用價(jià)值，是很有潛力的模擬算法。遺傳算法是模擬大自然生物在進(jìn)化過程中隨機(jī)搜索的算法，通過自然選擇，遺傳和變異的作用對(duì)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行了提高。此算法具有與問題域沒有關(guān)系的全局搜索能力,并且不宜陷入

2、局部最優(yōu),能夠使用評(píng)價(jià)函數(shù)作為啟發(fā)信息。
　　由于蟻群算法在初期容易受到信息素缺乏的原因，引起搜索時(shí)間延長，在運(yùn)行過程中存在過早收斂易陷入局部最優(yōu)，搜索的最優(yōu)解不能在最大范圍內(nèi)得到實(shí)現(xiàn)。恰好相反，具有快速全局搜索能力的遺傳算法，沒有得到更好的利用系統(tǒng)中反饋的信息，往往求得的相對(duì)解的效率不高，使得產(chǎn)生無為的冗余迭代。本文針對(duì)蟻群算法與遺傳算法的特點(diǎn),將兩者融合,克服兩種算法的各自缺點(diǎn)，利用遺傳算法的優(yōu)化組合能力確定蟻群算法的最優(yōu)參數(shù)

3、組合,利用蟻群算法求得聚類結(jié)果,優(yōu)勢互補(bǔ),提高了算法的尋優(yōu)效率，使得混合算法在收斂速度和解的全局性上都有較大的改善。
　　本文在查閱了很多國內(nèi)外的參考資料基礎(chǔ)上，根據(jù)兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，將它們結(jié)合形成混合算法的策略：在混合算法的前期，使用具有群體性全局搜索能力的遺傳算法，迅速得到所需要的相對(duì)初始解，遺傳算法的終止條件得到滿足之后，在后期，蟻群算法所應(yīng)用到的初始期信息素來源于遺傳算法得到的相對(duì)較優(yōu)解，最后通過具有正反饋性和高效性特點(diǎn)的

4、蟻群算法快速的得到最優(yōu)解。
　　本文的主要工作是，在闡述了兩種算法的原理和應(yīng)用后，提出了一種新的混合算法的數(shù)學(xué)模型。在求解過程中改進(jìn)了混合算法中蟻群算法的選擇策略，使得算法進(jìn)入局部解得概率減少，用自適應(yīng)的信息素更新策略對(duì)局部信息素和全局信息素進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，最大范圍的利用當(dāng)前解。為了評(píng)估混合算法的性能，文章將混合算法在經(jīng)典的組合優(yōu)化問題旅行商問題（TSP）進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該混合算法不但加速了蟻群算法的收斂速度，而且提高