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一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用

Ant Colony Algorithm in Continuous Space

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【作者】 孙学勤刘丽付萍王学厚

【Author】 Sun Xueqin1 Liu Li2 Fu Ping2 Wang Xuehou21(Yunnan Power Group Corp. Ltd.,Kunming 650041)2(Department of Automation,North China Electric Power University,Baoding,Hebei 071003)

【机构】 云南电力集团有限公司华北电力大学自动化系华北电力大学自动化系 昆明650041河北保定071003

【摘要】 针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。

【Abstract】 Ant colony algorithm is a novel simulated evolutionary algorithm.Preliminary studies have showed that it has many promising futures.Based on the ant colony optimization idea,a new algorithm for continuous optimization problem is presented.The ant’s moving direction and step are determined by the best result of last generation.The ant who has found the best way in last cycle will search for a new result in a certain area.The pheromone will be updated after a cycle.Typical examples indicate the better performance of the proposed algorithm.

  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2005年34期
  • 【分类号】TP301.6
  • 【被引频次】40
  • 【下载频次】511
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