文献类型：期刊文章

作　　者：段海滨[1] 王道波[1] 于秀芬[2] 朱家强[3]

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016 [2]中国科学院空间科学与应用研究中心,北京100080 [3]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：航空基础科学基金资助项目(01C52015)江苏省"333工程"基金资助项目.

年　　份：2005

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：115-119

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005118999972)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：近几年优化领域中新出现的蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,具有较强的鲁棒性,但易限于局部最优解是其最突出的缺点.云模型是一种新的实现定性概念和定量数值之间转换的有力工具,本文在介绍云模型理论的基础上,提出了一种利用云模型来有效限制蚁群算法陷入局部最优解的方法,最后将基于云模型理论的改进蚁群算法与未改进的蚁群算法分别应用于著名的CHC144TSP进行实验.改进后的蚁群算法采用升半正态云规则进行控制,并选取了500个云滴,仿真计算结果证明了该方法的有效性和可行性.

关 键 词：云模型理论  蚁群算法 信息素 定性关联规则  

分 类 号：TP18] TP273]