【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度慢的问题,提出了一种改进方法,通过为蚁群算法增加一种收敛因子,使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量,降低了算法陷
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,大庆师范学院物理与电气信息工程学院
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针对蚁群算法收敛速度慢的问题,提出了一种改进方法,通过为蚁群算法增加一种收敛因子,使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量,降低了算法陷入局部最优解的可能性.分析了改进蚁群算法的收敛性,并对其寻优能力进行了测试,结果表明,改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度.用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断,与BP神经网络诊断结果对比,蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度.
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