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2017-06-15 发布于天津
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基于云模型理论的蚁群算法改进研究.pdf

第37卷第1期哈尔滨工业大学学报 V01．37No．1 2O05年1月 Jan．．2005 OFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY JOURNAL 基于云模型理论的蚁群算法改进研究段海滨1，王道波1，于秀芬2，朱家强3 摘要：近几年优化领域中新出现的蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于与其它方法结合，具有较强的鲁棒性，但易限于局部最优解是其最突出的缺点．云模型是一种新的实现定性概念和定量数值之间转换的有力工具，本文在介绍云模型理论的基础上，提出了一种利用云模型来有效限制蚁群算法陷入局部最优解的方法，最后将基于云模型理论的改进蚁群算法与未改进的蚁群算法分别应用于著名的cHCl44TSP进行实验．改进后的蚁群算法采用升半正态云规则进行控制，并选取了500个云滴，仿真计算结果证明了该方法的有效性和可行性．关键词：云模型理论；蚁群算法；信息素；定性关联规则中图分类号：TPl8，11P273文献标识码：A ofant oncloudmodels coloIly ImproVement algoritl珊based theory DUAN Hai也inl，WANG Xiu—fen2，ZHU Dao_b01，YU Jia—qian93 of ofAutomation Aemnauticsand (1．School En百neering，NanjingUniversity Astronautics，Nanjing Centerfor Scienceand of 100080， hebinduan@nuaa．edu．cn；2．Space AppliedResearch，ChineseAcademySciences，Beijing of and china；3．StateKeyLabomtoryImelligentTechnolog)rsystems，Tsing}luauniversity，Beijing100084，china) Abstract：Ant isanew bionic in fields．Ithas colonyaLlgorithm category《parallelizedalgorithmoptimization robustnessandis tocombinewithothermethodsin itis tofallinlocalbest． stmng easy optimization，buteasy Cloudmodels isa t001toconvertnumerical to anal— theorypowe—．ul quantitativeanalysisconceptualqualitative Ont11ebasisofintroductionofcloud novel for ysis． models，aqualitativestrategyimproVingthe尊obaloptimi— zation useofcloudmodelsis