【摘 要】
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主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点。在连续空间中,以蚁群算法为主要寻优思路,采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性;采用
【机 构】
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南京工业大学自动化学院,南京工业大学自动化学院,南京理工大学自动化学院 江苏 南京 210009,江苏 南京 210009,江苏 南京 210000
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主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点。在连续空间中,以蚁群算法为主要寻优思路,采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性;采用自适应的交叉、变异概率以增强算法的智能性,仿真实验获得了较好的效果。
Mainly combined ant colony algorithm, genetic algorithm, differential evolution algorithm three advantages. In continuous space, taking ant colony algorithm as the main idea, the diversity of population is increased by the variation of crossover, mutation and difference evolution algorithm in genetic algorithm. By adopting adaptive crossover and mutation probability to enhance the intelligence of the algorithm, Simulation experiments have achieved good results.
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