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| 协同进化蚁群算法及其在多目标优化中的应用 | |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部优秀青年教师资助计划 |
| 摘 要： | 针对蚁群算法ACS的控制参数难以确定和早熟停滞等缺陷,提出了进化蚁群系统算法模型EACS.EACS通过引入选择、交叉和变异等操作,实现算法参数的自适应调整.标准测试实例的计算结果表明,EACS算法能够克服上述缺陷,便于工程应用.根据协同进化的思想进一步提出了多目标协同进化蚁群算法CACSM.CACSM中的多个群体协同进化,每个群体对应一个目标,并对其它群体的搜索产生影响.CACSM实现了仅通过算法一次运行便求得若干Pareto最优解,提供了更大的决策空间.最后通过一个多目标组合优化问题--岩石钻孔机路径选择问题的求解,验证说明了CACSM的有效性和适用性. |
| 关 键 词： | 蚁群算法 旅行商问题 协同进化 多目标优化问题 |
Co-Evolutionary Ant Colony Algorithm and Its Application to Multi-Objective Optimization Problems |
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