计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
26期
10-15
,共6页
遗传算法%蚁群算法%联接学习
遺傳算法%蟻群算法%聯接學習
유전산법%의군산법%련접학습
论文提出了一种基于蚁群算法的基因联接学习遗传算法.在该算法中遗传算法的种群对应于蚁群,遗传算法的染色体同时是蚁群算法的一只蚂蚁.在每一次进行交叉或突变操作时,算法首先根据蚁群算法的信息素矩阵计算父代个体的基因间联接强度,然后根据该联接强度选择交叉和突变位点.这样可以避免积木块过多地被遗传操作所破坏,减少遗传算法的搜索空间,并指引寻优的方向.联接学习在该算法中是并行进行的,而在Harik的算法中是串行进行的;该算法的编码长度不会随着等位基因数量的增加而成倍地增加.文章通过有界难度问题和TSP问题的实验研究验证了算法的有效性.
論文提齣瞭一種基于蟻群算法的基因聯接學習遺傳算法.在該算法中遺傳算法的種群對應于蟻群,遺傳算法的染色體同時是蟻群算法的一隻螞蟻.在每一次進行交扠或突變操作時,算法首先根據蟻群算法的信息素矩陣計算父代箇體的基因間聯接彊度,然後根據該聯接彊度選擇交扠和突變位點.這樣可以避免積木塊過多地被遺傳操作所破壞,減少遺傳算法的搜索空間,併指引尋優的方嚮.聯接學習在該算法中是併行進行的,而在Harik的算法中是串行進行的;該算法的編碼長度不會隨著等位基因數量的增加而成倍地增加.文章通過有界難度問題和TSP問題的實驗研究驗證瞭算法的有效性.
논문제출료일충기우의군산법적기인련접학습유전산법.재해산법중유전산법적충군대응우의군,유전산법적염색체동시시의군산법적일지마의.재매일차진행교차혹돌변조작시,산법수선근거의군산법적신식소구진계산부대개체적기인간련접강도,연후근거해련접강도선택교차화돌변위점.저양가이피면적목괴과다지피유전조작소파배,감소유전산법적수색공간,병지인심우적방향.련접학습재해산법중시병행진행적,이재Harik적산법중시천행진행적;해산법적편마장도불회수착등위기인수량적증가이성배지증가.문장통과유계난도문제화TSP문제적실험연구험증료산법적유효성.
