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一种新的基于蚂蚁混沌行为的群智能优化算法及其应用研究

李丽香  
【摘要】:混沌是存在于非线性系统中的一种较为普遍的非线性现象,混沌并不是一片“混乱”,而是有着精致的内在结构的一类非线性现象。混沌的特性主要有伪随机性、遍历性和对初始条件的敏感性。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制,因此混沌理论已成为一种新颖且有潜力的优化工具。从20世纪90年代初开始,混沌优化的研究引起了人们极大的兴趣,并成为当前混沌理论研究的一个热点。 90年代初,受蚁群可在巢和食物源间建立最短路径的著名试验的启发,学者Marco Dorigo首先开创性地提出了著名的蚁群最优化算法,此后群智能理论研究迅速展开。由于群智能理论在生产计划与调度、商业运作、金融管理、电子技术、通讯、自动控制、光学、生物学等许多领域中具有巨大的应用潜力及发展前景,已经引起国内外学者的广泛关注,从而成为近期计算机、运筹学和智能控制等领域研究中的热点及前沿。 现有的受蚂蚁种群行为启发而产生的优化算法,大多都是基于随机搜索机制的非确定性的概率理论发展而来的。但是近年来生物学家Cole发现整个蚁群行为是一种周期行为,然而单个蚂蚁的行为却是混沌行为。蚁群显然是具有智能的团队,这个团队在不断地协作完成一个又一个任务,我们认为种群周期行为的产生正是蚂蚁由独自作业到自组织起来协作完成一个又一个任务的过程。从动力学的角度来说,显然单个蚂蚁的混沌行为和种群强大的自组织能力之间必然存在着某种内在的关系。这种关系是蚁群对周围生存环境适应性的一种自然选择,这些行为有利于蚂蚁的生存。然而混沌现象用Marco Dorigo依据概率理论建立的蚁群优化模型是无法解释的。单个蚂蚁的混沌行为与群体的自组织和蚁群捕食以及最短路径的建立之间是一种什么关系,这一点目前并没有引起国际群智能理论研究者广泛的关注。 本文从全新的角度分析了蚂蚁外出捕食、在巢和食物源之间建立最短路径的过程。我们通过构造一个“巢—食物源—巢”之间的映射关系,


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