【摘 要】
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针对传统蚁群优化算法的不足,结合区间概率和人类记忆的特征,提出一种具备记忆特征的区间蚁群算法。首先针对每条路径的信息素浓度都为固定值的局限性,将信息素推广到区间范
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,92706部队
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:51605487,61174031)资助
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针对传统蚁群优化算法的不足,结合区间概率和人类记忆的特征,提出一种具备记忆特征的区间蚁群算法。首先针对每条路径的信息素浓度都为固定值的局限性,将信息素推广到区间范围内,使蚂蚁路径的选择方式为区间概率,增大寻优过程中路径选择的多样性,其次对信息素的更新方式根据人类记忆特征,选择一定范围内的次优路径,分别利用长时记忆和短时记忆方法更新,提高信息素更新的多元化。对所提出的算法进行了收敛性分析,最后通过大量的仿真分析,并与其他相关算法对比分析,充分验证了算法良好的性能。
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