【摘 要】
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针对传统遗传蚁群混合算法求解精度低、收敛速度慢等缺陷,设计了一种改进的遗传蚁群混合算法,该算法选择部分优秀蚂蚁进行遗传算法寻优并更新全局信息素,其它蚂蚁采用蚁群算
【基金项目】
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国家自然科学基金(61163051);云南省教育厅科学研究基金(2015Y071)
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针对传统遗传蚁群混合算法求解精度低、收敛速度慢等缺陷,设计了一种改进的遗传蚁群混合算法,该算法选择部分优秀蚂蚁进行遗传算法寻优并更新全局信息素,其它蚂蚁采用蚁群算法寻优,并更新局部信息素。其中对传统遗传算法的交叉和变异操作进行了改进,并在蚁群算法的运行过程中引入概率和为u的轮盘赌方式以减少计算量、采用禁忌表交换策略以及信息素的混沌更新策略来增强种群多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,该算法在求解精度和收敛速度方面都有明显提高。
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