【摘 要】
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背包问题是一类经典的NP完全问题,蚁群算法在解决此类问题时表现出良好的性能。为解决蚁群算法鲁棒性不强的问题,提出一种新颖的基于正态分布的改进蚁群算法。将物品的选择概
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院; 中国人民解放军九五六六一部队;
【基金项目】
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国防“十一五”预研项目(51317050302)
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背包问题是一类经典的NP完全问题,蚁群算法在解决此类问题时表现出良好的性能。为解决蚁群算法鲁棒性不强的问题,提出一种新颖的基于正态分布的改进蚁群算法。将物品的选择概率排序后以标准正态分布密度函数重新赋值,使其最大最小值保持在一定范围内,避免了因参数选择不当引起的选择概率过于悬殊而失去解的多样性。同时只允许成绩好于平均值的蚂蚁分泌信息素,并将每次迭代的最佳选择遗传到下一代,提高了算法的收敛性。同时还采用了一种快速的概率算法,大大提高了寻优速度。实验表明,这种改进的算法在鲁棒性能和时间性能上都明显优于现有算法。
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