改進蟻群算法的研究.pdf

1、蟻群算法是一類用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題的隨機優(yōu)化算法。1991年由意大利學者M.Dorigo首次提出,用來求解旅行商問題。從蟻群算法提出至今近20年的歷程里,蟻群算法成功地求解了許多NP完全的組合優(yōu)化問題,例如旅行商問題、二次分配問題,Job-shop問題、車輛路徑問題和圖著色問題等。由于蟻群算法具有良好的性能,因此受到研究者們的廣泛關(guān)注,蟻群算法還在網(wǎng)絡(luò)路由、函數(shù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、機器人路徑規(guī)劃等方面得到成功的應(yīng)用。
　　 本文對改

2、進蟻群算法及應(yīng)用問題進行了研究,主要研究成果如下:
　　 (1)針對基本蟻群算法的搜索時間長,容易陷入局部極小值的缺陷,提出了一種新型混合蟻群算法--NHACO(Novel Hybrid Ant Colony Optimization)。該算法采用改進信息素的初始分布方式,引入遺傳算法中的交叉算子和變異算子來防止算法陷入局部極小值而出現(xiàn)的停滯現(xiàn)象.將NHACO算法用于求解TSP問題,取得了滿意的效果.通過仿真實驗研究了算法參數(shù)對

3、算法性能的影響。
　　 (2)提出了一種求解連續(xù)空間優(yōu)化問題的蟻群算法--ICACO(ImprovedContinuous Ant Colony Optimization)。通過9個測試函數(shù)驗證了所提出的算法的有效性,并與其它算法的結(jié)果進行了對比,表明ICACO算法具有求解精度和效率高的優(yōu)點。
　　 (3)將ICACO算法用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜中的軟測量建模,用ICACO算法來優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點數(shù)和基函數(shù)中心點,目