【摘 要】
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在基本蚁群算法（ACA）基础上重构解空间,并加入混沌映射机制得到改进蚁群算法（IACA）.分别用该方法和基本蚁群算法求解同一船舶主尺度（船长、船宽、吃水、型深等）优化问题,并与混沌优
【机 构】
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华中科技大学船舶与海洋工程学院,武汉理工大学交通学院
【基金项目】
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交通部联合攻关科技基金资助项目(2005353460150)
论文部分内容阅读
在基本蚁群算法（ACA）基础上重构解空间,并加入混沌映射机制得到改进蚁群算法（IACA）.分别用该方法和基本蚁群算法求解同一船舶主尺度（船长、船宽、吃水、型深等）优化问题,并与混沌优化的结果进行对比,结果表明改进蚁群算法搜索效率更高,全局优化稳定性更强.在此基础上,就改进蚁群算法中的参数对主尺度优化的影响进行了分析,发现全局优化结果与参数的选取有直接关系,只有合理设计参数才能得到船舶主尺度优化的全局最优点.
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