用于连续域优化的遗传网格蚂蚁融合算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jianjiantao456

【摘要】

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在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其

【作者】

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李秋云朱庆保

【机构】

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南京师范大学数学与计算机科学学院

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

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2011年15期

【关键词】

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遗传算法网格蚂蚁算法高维多峰函数优化 genetic algorithm grid based ant algorithm high-dimensional

【基金项目】

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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60673102）,江苏省自然科学基金（No.BK2006218）.

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在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优化的遗传网格蚂蚁融合算法（Genetic and Grid Based AntColony Algorithm,GGACO）。该算法将遗传算法和网格蚂蚁算法相结合,用遗传算法进行全局搜索,用网格蚂蚁算法进行局部迭代寻优,经过若干次循环迭代产生最终结果。仿真实验结果表明,该算法在解决复杂函数优化时全局收敛性能好

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