【摘 要】
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基于正反馈机制的蚁群算法,在进行全局搜索时,具有很强的全局收敛能力;遗传算法则具有快速的全局搜索能力.为了充分利用两种算法在寻优过程中的优势,提出一种带有参数自适应
【机 构】
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西南交通大学交通运输学院,西南交通大学信息科学与技术学院
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基于正反馈机制的蚁群算法,在进行全局搜索时,具有很强的全局收敛能力;遗传算法则具有快速的全局搜索能力.为了充分利用两种算法在寻优过程中的优势,提出一种带有参数自适应调节能力的混合算法.该算法利用灰预测对最大最小蚁群策略中的信息素上（下）界进行估计,以达到实时控制信息素限界、避免算法陷入局部最优的目的.同时,通过云模型建立了一系列的关联规则,利用算法在迭代过程中的反馈信息,可实现算法参数的自适应控制,有效减小算法对参数初始设置的依赖.最后,对车间调度问题（JSP）和旅行商问题（TSP）算例的仿真结果证明了算
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