【摘 要】
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该文研究一种新的仿生算法--蚁群算法,在对其做适当改进后应用于解静态负载平衡问题和凸整数规划问题.蚁群算法模仿蚂蚁群体的工作方式,通过很简单的通讯,协同地求解组合优化
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该文研究一种新的仿生算法--蚁群算法,在对其做适当改进后应用于解静态负载平衡问题和凸整数规划问题.蚁群算法模仿蚂蚁群体的工作方式,通过很简单的通讯,协同地求解组合优化问题,而结合了局部搜索的蚁群算法称为混合蚁群算法,不仅大大提高蚁群算法的搜索速度,也改进了局部搜索算法的一些不足.该文应用它解静态负载平衡问题,从平衡算法搜索的广泛性和集中性出发,先设计一个灵活高效的局部搜索过程,再改进蚁群算法的选择策略,从而提高最终解的质量.此外,对全局更新公式的改进,也提高了算法的搜索速度,并且在一定程度上减缓了算法的收敛速度.该文的实验结果表明,改进后的混合蚁群算法提高了原算法的性能,在应用于解凸整数规划问题和静态负载平衡问题时,找到的解均比多起始点局部搜索算法好得多.
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