【摘 要】
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交互式蚁群优化（interactive ant colony optimization，iACO）是一种利用人来评价解的优劣而进行系统优化的技术，可以求解性能指标不能或者难以数量化的优化问题。分析了交互式蚁
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,铜陵学院信息技术与工程管理研究所
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交互式蚁群优化（interactive ant colony optimization，iACO）是一种利用人来评价解的优劣而进行系统优化的技术，可以求解性能指标不能或者难以数量化的优化问题。分析了交互式蚁群优化模型面临的研究困难。针对Tanabe等人提出的交互式蚂蚁算法性能不足的问题，提出利用全局历史最优解进行信息素的更新，并将信息素限定在一定区间内的改进交互式蚁群优化算法，从人机交互角度讨论了解的构造方法和人的评价策略。最后，利用函数优化和汽车造型设计进行了实验，运行结果表明算法具有较高优化性能。
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