基于精英策略的混合粒子蟻群算法改進(jìn).pdf

1、蟻群算法屬于仿生學(xué)算法中的一個(gè)分支，為求解組合優(yōu)化類問(wèn)題開拓了一種全新的思維方式。多年來(lái)，各國(guó)科研人員均對(duì)該算法加以利用和改造，使其技術(shù)日趨成熟。但由于現(xiàn)階段待求系統(tǒng)條件的日益苛刻，原先理想化環(huán)境中的種種假設(shè)也不再適合當(dāng)前的情況，這就使得單純的蟻群算法對(duì)復(fù)雜實(shí)際問(wèn)題顯得有些無(wú)能為力。因此，如何使該算法逐步適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的新局面便成為了首要課題。
　　首先，在介紹蟻群算法的求解原理、參數(shù)定義法則和研究近況后，通過(guò)分析得知該算法相對(duì)于其

2、他算法，具有目的性強(qiáng)、應(yīng)用廣泛的特點(diǎn)，同時(shí)也有著計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、收斂緩慢的缺陷，因此擁有的較大的改進(jìn)空間，如果與其他方法相結(jié)合尋優(yōu)效果會(huì)有很大的提高。
　　其次，針對(duì)蟻群算法的不足，在其基礎(chǔ)上引入粒子群算法與之相疊加，利用粒子的隨機(jī)性為蟻群系統(tǒng)做預(yù)先的計(jì)算。相比較于原始算法，新算法的全局性和隨機(jī)性得到了加強(qiáng)，尋優(yōu)過(guò)程中易于陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題得到了改善。
　　最后，將粒子群算法深度融合到蟻群算法當(dāng)中去，并針對(duì)收斂速度較慢的缺點(diǎn)應(yīng)