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为了克服蚁群算法难以直接处理连续优化问题的缺陷,在保持蚁群算法基本框架的基础上,将传统蚁群算法中蚂蚁由解分量的信息素和启发式的乘积值按比例来决定取值概率的方式,改为根据连续的概率分布函数来取值.并将函数在各个维上的极值点方向作为蚂蚁搜索的启发式信息.在标准测试函数上的试验结果显示,该算法不但具有较快的收敛速度,而且能够有效地提高解的精确性,增强了算法的稳定性.