【摘 要】
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蚁群算法(ACA)是一种全新的仿生算法,具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点,是求解复杂的组合优化问题的有力工具.该文在深入剖析基本蚁群
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蚁群算法(ACA)是一种全新的仿生算法,具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点,是求解复杂的组合优化问题的有力工具.该文在深入剖析基本蚁群算法的基础上,首次将其引进化学领域.研究了蚁群算法的基本原理、基本数学模型及计算机实现过程;给出了蚁群算法处理化学问题的思路及改进算法的措施;探讨了有关参数的选取原则及其在算法中的意义和作用.该文针对不同分析体系的特点,在算法的基本模型和求解过程中引入了不同的校正因子和运算机制,从而改善了算法的性能,提高了算法的效率和精度.首先,对复杂体系采用时变函数Ω(t)取代基本蚁群模型中的常数Π,动态地调整信息素增量,较好地平衡了搜索和学习之间的关系.其次,在对小样本数据处理中引入了不敏感函数ξ,有效地减少了过拟合现象.此外,通过自适应调整步长和变异,增强了算法的鲁棒性.还通过引入超分子系数γ,对超分子体系的交互作用进行了校正.并且利用波长调优函数ω提高了校正集的质量.
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