期刊文章详细信息
遗传算法与蚁群算法的融合研究
Study on the Combination of Genetic Algorithm and Ant Algorithm
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]装甲兵工程学院基础部数学室,北京100072 [2]装甲兵工程学院机械系,北京100072
基 金：国家重点实验室开放基金(KF09091)资助
年 份：2010
卷 号：10
期 号：16
起止页码：4017-4020
语 种：中文
收录情况：RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要：遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高。而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢。通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法。并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法。
关 键 词：遗传算法 蚁群算法 融合 优化
分 类 号：TP183]
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