【摘 要】
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针对传统蚁群算法存在搜索时间长、易出现早熟和停滞、易陷于局部最优解等缺陷，提出了一种基于凸壳预处理的多态蚁群优化算法。该算法融合快速凸壳查找、多蚁群协同以及信息素
【机 构】
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佛山科学技术学院信息与教育技术中心
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针对传统蚁群算法存在搜索时间长、易出现早熟和停滞、易陷于局部最优解等缺陷，提出了一种基于凸壳预处理的多态蚁群优化算法。该算法融合快速凸壳查找、多蚁群协同以及信息素扩散等技术，使之更加接近自然界真实的蚁群行为。仿真实验表明，该算法比传统的蚁群算法具有更好的鲁棒性、能跳离局部最优解、收敛速度快、迭代次数少以及全局最优解能力强等特点。
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