改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题
为了克服基本蚁群算法搜索时间过长，易陷于局部最优等缺点。引入了随机算法，并提出了一种采用随机模式调整信息素的改进蚁群算法RACA(Randomized Ant Colony Algorithm)。采用随机地计算部分点的函数值，并对当前最优、次优解的部分解启用新的信息素调整规则。该算法保持了解的多样性，增强了全局搜索的能力。运算结果表明新的蚁群算法对求解连续函数优化问题有较好的改进效果。
连续函数优化 随机算法 蚁群算法
王育平 亓呈明
北京联合大学自动化学院，北京 100101
国内会议
辽宁葫芦岛
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903-906
2010-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）