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针对已有蚁群算法在复杂问题应用中寻优前期信息素匮乏、收敛速度慢的不足,通过引入信息权重因子和信息量均衡算子对蚁群的选择概率和信息素浓度进行自适应调节,提出了混合自适应蚁群算法.算例结果表明,该算法具有较快的寻优速度和更好的全局搜索能力,同时增加了解的多样性,减小了陷入局部极值的几率.
混合自适应蚁群算法及其应用研究
【摘 要】
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针对已有蚁群算法在复杂问题应用中寻优前期信息素匮乏、收敛速度慢的不足,通过引入信息权重因子和信息量均衡算子对蚁群的选择概率和信息素浓度进行自适应调节,提出了混合自
【机 构】
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西安理工大学
【出 处】
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西安理工大学学报
【发表日期】
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2005年4期
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