【摘 要】
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群体智能的研究为分布式控制和优化提供了更好的方法,以蚁群算法为代表的群体智能已经得到了大量的研究,并广泛应用于组合优化领域.但是在求解组合优化问题特别是在求解规模
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,蒙彼利埃第二大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873116,61070223);江苏省自然科学基金项目(BK2008161,BK2009116);江苏省高校自然科学研究项目(09KJA520002);江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研究开发中心项目(SX200804)
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群体智能的研究为分布式控制和优化提供了更好的方法,以蚁群算法为代表的群体智能已经得到了大量的研究,并广泛应用于组合优化领域.但是在求解组合优化问题特别是在求解规模较大的问题时,收敛速度慢、易于停滞等现象仍然制约算法的广泛应用.为此,提出了DEAHACO算法,该算法提出动态挥发率机制,用以更好地平衡求解效率和求解质量之间的矛盾,避免算法陷入局部最优;同时,为了加快算法的收敛速度,对启发式信息进行了重新定义,以指导算法快速收敛;最后,引入了边界对称变异策略对迭代结果进行对称变异,既提高了变异效率,也改进了变异
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