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蚁群算法及其在连续性空间优化问题中的应用

詹士昌  
【摘要】: 蚁群算法是一种随机搜索算法,与其它模拟进化优化算法一样,通过由候选解组成的群体的进化过程来寻求最优解,它具有许多优良性质和实际应用价值。本文以基本蚁群算法的性能的分析为背景,探讨了蚁群算法的构成、性能、特点其及改进措施,提出了在连续空间(一般函数)优化问题中蚁群算法的模型,并通过实例分析了一般函数优化问题中蚁群算法的性能、特点以及进一步研究的方向。主要内容如下: 1.综述了蚁群算法的生物学机理、发展过程、算法特点及其研究和应用现况,指出其在解决组合优化问题方面的优越性,以及其在解决连续空间优化问题研究方面的不足; 2.介绍了蚁群算法基本模型AS(Ant System)的原理、特点、构成和实现方法,对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,对蚁群算法的性能进行了深入的讨论; 3.针对基本蚁群算法性能的不足,借鉴并提出了一系列有针对性的算法上的改进措施,以使蚁群算法的性能更加优良; 4.提出了用于连续空间(一般函数)优化问题的蚁群算法模型,为蚁群算法付之于实际应用提供了一条可行途径。通过仿真实验证明该模型用于处理一般函数的优化效果良好,值得进一步研究; 5.针对SISO离散时不变控制系统,在给出了加权矩阵Q与状态反馈阵K的取之范围的确定方法的基础上,利用本文提出的连续性空间优化问题的蚁群算法模型求解了离散LQ逆问题。仿真结果表明蚁群算法在求解控制优化问题中的有效性。 6.蚁群算法是一种随机搜索算法,它具有许多优良性质,本文的工作表明,它比目前风行一时的遗传算法、模拟退火算法等具有更好的适应性。蚁群算法已经在若干领域获得了成功的应用,但仍有许多尚待研究和解决的课题。


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