计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
12期
151-154
,共4页
段汐%杨群%陈兵%李媛祯
段汐%楊群%陳兵%李媛禎
단석%양군%진병%리원정
蚁群算法%导向性局部搜索%摄动
蟻群算法%導嚮性跼部搜索%攝動
의군산법%도향성국부수색%섭동
Ant colony optimization%Guided local search%Perturbation
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.
針對加入導嚮性跼部搜索(Guided Local Search,GLS)的蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)容易過早收斂的問題,提齣一種帶有攝動的導嚮性蟻群算法(Perturbation Guided Ant Colony Optimization,PGACO),該算法在噹前解錶現齣過早收斂的趨勢時,採用攝動(Perturbation)方式榦擾解構建過程,使噹前解移動到其鄰域空間,從而產生一箇新的可行解來避免算法過早收斂,提高算法求解的精度.實驗結果錶明,PGACO能有效地改善過早收斂問題,穫得更優的可行解和執行速度,同時具有更彊的全跼搜索能力,能進一步提高算法的性能.
침대가입도향성국부수색(Guided Local Search,GLS)적의군산법(Ant Colony Optimization,ACO)용역과조수렴적문제,제출일충대유섭동적도향성의군산법(Perturbation Guided Ant Colony Optimization,PGACO),해산법재당전해표현출과조수렴적추세시,채용섭동(Perturbation)방식간우해구건과정,사당전해이동도기린역공간,종이산생일개신적가행해래피면산법과조수렴,제고산법구해적정도.실험결과표명,PGACO능유효지개선과조수렴문제,획득경우적가행해화집행속도,동시구유경강적전국수색능력,능진일보제고산법적성능.
