【摘 要】
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针对多模域上的蚁群优化,提出了一种交通流量控制策略。此策略启发于由A.Dussutour等发现的真实蚁群在高度拥挤下的交通组织行为。算法引入了“交通流量控制”策略来保持群体
【机 构】
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兰州交通大学信息与电气工程学院,宁波大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60472099);浙江省自然科学基金资助项目(Y106080)
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针对多模域上的蚁群优化,提出了一种交通流量控制策略。此策略启发于由A.Dussutour等发现的真实蚁群在高度拥挤下的交通组织行为。算法引入了“交通流量控制”策略来保持群体的多样性,对于每段路径都引入相应的流量阈值。算法被应用于几个典型多模函数优化中并与二元蚁群优化、二元菁英蚁群优化和二元蚁群系统算法进行比较。实验结果证明基于交通流量控制的二元蚁群优化算法能够在多模域中获得稳定的全局和局部峰值集,拥有远优于上述算法的多模搜索能力。
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