【摘 要】
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常规Ant-Q算法计算复杂度随问题的规模呈现出阶乘级的增长,极大地抑制了算法的收敛速度,同时其仅关注单一任务本身,使得求出的解不具有可重用性,在处理一系列相关联任务时效
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常规Ant-Q算法计算复杂度随问题的规模呈现出阶乘级的增长,极大地抑制了算法的收敛速度,同时其仅关注单一任务本身,使得求出的解不具有可重用性,在处理一系列相关联任务时效率较低.为此,提出一种基于知识迁移的Ant-Q算法,通过贝叶斯理论分析源任务与目标任务的相似率,并以此为权值确定各源任务的迁移样本数,然后将各源任务样本按迁移价值降序排列,筛选出有效迁移样本,指导Agent快速做出合理决策.在att532旅行商问题上的仿真结果表明,知识迁移能够有效降低目标任务的学习难度,从而快速找到问题的最优解.
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