|
|||||
|
|
| 基于免疫修复的快速蚁群优化算法 | |
| 引用本文： | 闭应洲,丁立新,陆建波.基于免疫修复的快速蚁群优化算法[J].控制与决策,2009,24(10). |
| 作者姓名： | 闭应洲 丁立新 陆建波 |
| 作者单位： | 1. 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072;广西师范学院信息技术系,南宁,530001 2. 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072 3. 广西师范学院信息技术系,南宁,530001 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(40761027);;广西教育厅科研项目(200707MS171) |
| 摘 要： | 蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识，并基于信息素搜索新的解．影响信息素质量的因素主要是信息素更新策略和蚂蚁已找到的候选解的质量．为了提高已有候选解的质量，提出基于免疫原理识别候选解中的“病变”成分，并对其“病变”成分进行修复．经免疫修复后，候选解的质量大大提高，由它更新的信息素更好地反映了优质解的特点，从而加快了信息的正反馈过程．实验结果验证了该算法的有效性． |
| 关 键 词： | 蚁群优化算法 免疫修复 信息素更新策略 |
| 收稿时间： | 2008-12-19 |
| 修稿时间： | 2009-3-9 |
Fast ant colony optimization algorithm with immunity repairing |
|
| BI Ying-zhou,DING Li-xin,LU Jian-bo.Fast ant colony optimization algorithm with immunity repairing[J].Control and Decision,2009,24(10). | |
| Authors: | BI Ying-zhou DING Li-xin LU Jian-bo |
| Affiliation: | 1.State Key Laboratory of Software Engineering;Wuhan University;Wuhan 430072;China;Department of Information Technology;Guangxi Teachers Education University;Nanning 530001;China |
| Abstract: | The pheromone in ant colony optimization(ACO)are used to reflect the ants' search experience,and the ants exploit them to probabilistically construct solutions to the problem.The main factors affecting the quality of the pheromone include the policy of updating the pheromone and the quality of the constructed solutions.In order to improve the constructed solutions,a method is presented to analyze the invalid components of the constructed solution,and the invalid components are repaired with immunity operato... |
| Keywords: | Ant colony optimization Immunity repairing Policy of updating the pheromone |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 | |
