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2015-08-18 发布于重庆
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蚁群粒子群混合算法研究.pdf

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ISSN 1009-3044 E-mail: eduf@ 第卷第期年月 6 23 (2010 8 ) Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术 Vol.6,No.23, August 2010, pp.6573-6576 Tel:+86-551-5690963 5690964 蚁群粒子群混合算法研究马磊，王杰群（中南民族大学计算机科学学院，湖北武汉 430074 ）摘要：蚁群算法擅长解决离散问题的优化问题，粒子群算法擅长解决连续问题的优化问题，结合二者的优点的蚁群粒子群算法混 - 合算法可以显著提高计算效率文章对几种混合算法进行了分析指出了其适用范围和场合、存在的问题以及改进的方案；最后，对其 , 研究前景进行了展望。关键词蚁群算法；粒子群算法；混合算法 : 中图分类号：文献标识码：文章编号： TP18 A 1009-3044(2010)23-6573-03 Research of Ant Colony Algorithm and Particle Swarm Algorithm MA Lei, WANG Jie-qun (College of Computer Science, SCUFN, Wuhan 430074, China) Abstract: The ant colony algorithm to solve the problem at discrete optimization problem, and the particle swarm optimization algorithm for solving the problem is with both optimization problem, and the advantages of ant colony algorithm hybrid particle swarm algorithm - can significantly improve the calculation efficiency, based on the algorithm of hybrid algorithm is analyzed and pointed out its scope of oc- casions, the existing problems and the improved scheme, Finally, given the research prospects. Key words: ant colony algorithm; particle swarm algorithm; hybrid algorithm 群智能理论研究领域的两种算法：蚁群算法（，）和粒子群算法（，）[1] 。前者 Ant Colony Algorithm ACO Particle Swarm Algorithm PSO 是蚁群觅食过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。