关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法 |
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引用本文: | 徐宗本,李有梅,王文剑.关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法[J].计算机科学,2002,29(3):115-118. |
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作者姓名: | 徐宗本 李有梅 王文剑 |
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作者单位: | 1. 西安交通大学理学院,西安,710049;山西大学计算机科学系,太原,030006 2. 西安交通大学理学院,西安,710049 |
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摘 要: | 1.引言组合优化问题在规划、调度、资源分配、决策等工程问题中有着非常广泛的应用。在问题规模较小时,可以使用分支定界法或动态规划方法等来求解。当问题规模增大时,解的数目虽然有限,但呈指数增长,要在合理时间内求得准确的最优解实际上已不可能。为此,人们设计了各种启发式算法。近年来,最重要和最有希望的一个研究领域是构造“师法自然“的启发式。它们类比社会系统、物理系统、生物系统等的运行机制,设计算法在问题的解空间中进行非确定性搜索。典型的有遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、人工神经网络(ANN)。这些算法由于其自适应性,对难组合优化问题的求解取得了好的结果,被广泛应用于工程优化和控制中。本文将要介绍的蚁群优化算法,由于其较强的自适应性和对问题状态的学习能力,正逐步成为一种新的有潜力的优化算法。
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关 键 词: | 组合优化问题 蚁群优化算法 启发式算法 遗传算法 解 |
About ACO Algorithm For Hard Combinatorial Optimization Problem |
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