10.11896/j.issn.1002-137X.2014.12.032
一种带有摄动的导向性蚁群算法
针对加入导向性局部搜索(Guided Local Search,GLS)的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)容易过早收敛的问题,提出一种带有摄动的导向性蚁群算法(Perturbation Guided Ant Colony Optimization,PGACO),该算法在当前解表现出过早收敛的趋势时,采用摄动(Perturbation)方式干扰解构建过程,使当前解移动到其邻域空间,从而产生一个新的可行解来避免算法过早收敛,提高算法求解的精度.实验结果表明,PGACO能有效地改善过早收敛问题,获得更优的可行解和执行速度,同时具有更强的全局搜索能力,能进一步提高算法的性能.
蚁群算法、导向性局部搜索、摄动
41
TP181(自动化基础理论)
2015-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
151-154