基于反序-雜交算子的改進(jìn)蟻群算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、作為群體智能的一種典型實(shí)例，蟻群算法受到越來(lái)越多的關(guān)注。它是繼模擬退火算法、遺傳算法、禁忌搜索算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等啟發(fā)式搜索算法以后的又一種應(yīng)用于組合優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式搜索算法。蟻群算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)智能搜索、全局優(yōu)化，而且具有穩(wěn)健性(魯棒性)、正反饋、分布式計(jì)算、易與其它算法結(jié)合等特點(diǎn)。因此，蟻群算法已成為當(dāng)前群智能領(lǐng)域中最令人感興趣的研究課題之一。 目前蟻群算法的研究尚未成熟，作為一種新興的智能優(yōu)化算法，它存在算法自身求解速

2、度緩慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)。針對(duì)這些缺點(diǎn)，本文對(duì)蟻群算法基本理論進(jìn)行了深入分析，對(duì)蟻群算法近年來(lái)的研究進(jìn)展進(jìn)行了歸納總結(jié)，并對(duì)不足之處進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證蟻群算法的各個(gè)參數(shù)對(duì)算法性能的影響，給出了蟻群算法中各參數(shù)的理想取值。 在深入研究目前各種蟻群算法的改進(jìn)模型基礎(chǔ)上提出了一種基于反序．雜交算子的改進(jìn)蟻群算法。利用反序-雜交算子在產(chǎn)生后代時(shí)能跳離局部最優(yōu)值，并且使算法具有自適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)對(duì)蟻群算法進(jìn)行了有效改進(jìn)，增加