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原对偶遗传与蚁群算法的融合  
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【英文篇名】 Combination of Primal-Dual Genetic Algorithm and ant algorithm
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【作者】 钟海萍; 张培爱; 张京友; 余隆鹰;
【英文作者】 ZHONG Haiping; ZHANG Pei'ai; ZHANG Jingyou; YU Longying Department of Mathematics; School of Information Science & Technology; Jinan University; Guangzhou 510632; China;
【作者单位】 暨南大学信息科学技术学院数学系;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 36期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 原对偶遗传算法; 遗传算法; 蚁群算法; 融合;
【英文关键词】 Primal-Dual Genetic Algorithm(PDGA); genetic algorithm; ant colony optimization; combination;
【摘要】 原对偶遗传算法(PDGA)较好地保持了种群的多样性和较强的稳定性,改善了在搜索空间里的搜索能力,使搜索更为有效,但没有利用系统中的反馈信息,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,形成一种全局寻优性能好,稳定性强,效率高的启发式算法,通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法,原对偶遗传算法和蚁群算法。
【英文摘要】 Primal-Dual Genetic Algorithm(PDGA)has higher ability of global searching quickly and stochastically.It improves the searching ability in the searching space.But it can't make full use of system feedback information such that it iterates redundantly and its efficiency is reduced.Meanwhile,Ant Colony Optimization converges to the optimization path by information pheromone accumulation and renewal.It has the ability of parallel processing and global searching.Since there is little information pheromone on the...
【基金】 教育部人文社会科学研究一般项目(No.11YJAZH118)
【更新日期】 2013-01-16
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 1引言随着科技的发展和工程问题范围的拓宽,问题的规模和复杂度越来越大,单一算法的优化结果往往不够理想,而算法理论研究的落后也导致了单一算法性能改进程度的局限性,同时每一种算法都有其自身的优势和缺陷,都会面临时间性能和优化性能的双重挑战。所以,如何合理结合各种算法

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