【摘 要】
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针对蚁群算法收敛速度慢以及易陷入局部极值的特点,提出一种多粒度模式蚁群算法,对每个蚂蚁设置不同的窗口宽度,增加蚂蚁搜索的灵活性和多样性,给出一种寻找蚁群高阶模式的方
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院接改装训练大队,海军航空工程学院控制工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61174031)
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针对蚁群算法收敛速度慢以及易陷入局部极值的特点,提出一种多粒度模式蚁群算法,对每个蚂蚁设置不同的窗口宽度,增加蚂蚁搜索的灵活性和多样性,给出一种寻找蚁群高阶模式的方法,提高算法进化效率。提出蚁群规模的自适应变化方法,对所提算法在不同约束条件下进行收敛性分析,给出算法收敛时间的估计方法和首达时间分布的表达形式。对提出的算法利用几个典型的TSP问题与基本蚁群算法和几种改进蚁群算法进行对比分析。将提出的多粒度模式蚁群算法应用于无人机(UAV)路径规划中。研究结果表明:所提出的算法均优于基本蚁群算法,并且大部分问
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