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蚁群算法是一种新型的群智能优化算法，自提出以来，因其正反馈性、自组织性以及并行性等优点在很多领域取得了很好的应用。本文介绍了基本蚁群算法的寻优方式和数学模型，并针对其收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点，采用自适应调整信息素挥发因子的值的策略进行改进。并用MATLAB软件运行了改进前后的算法程序，对比求得的结果，证明了所做改进的正确性和有效性。 相似文献
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借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性. 相似文献
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