【摘 要】
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本文提出了一种基于离散编码的蚁群连续优化算法(CACO-DE),用于求解连续优化问题。以往蚁群算法(ACO)的研究,以求解离散优化问题为主,较少涉及连续优化问题。与经典的ACO算法
【机 构】
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华南理工大学数学科学学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目（10471045）、广东省自然科学基金（04020079）、华南理工大学自然科学基金（B13-E5050190）.
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本文提出了一种基于离散编码的蚁群连续优化算法(CACO-DE),用于求解连续优化问题。以往蚁群算法(ACO)的研究,以求解离散优化问题为主,较少涉及连续优化问题。与经典的ACO算法不同,CACO-DE将有限精度的实数转化为一个数字串,数字串的每位取0到9之间的数字,从而实现了用离散编码描述实数的效果。CACO-DE延用了经典ACO算法的框架,并加入了特殊的选择机制、信息素更新方式和局部搜索策略。测试实验结果表明:CA-CO-DE比以往同类算法求解速度更快且精度更高。
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