嵌入混和混沌搜索的蚁群算法

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (28): 81-83.

嵌入混和混沌搜索的蚁群算法

金雁^1,2,赵耀²

1.华中科技大学交通学院,武汉 430074
2.武汉理工大学交通学院,武汉 430063

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-10-01 发布日期:2007-10-01
通讯作者: 金雁

Ant colony algorithms with hybrid chaos searching

JIN Yan^1,2,ZHAO Yao²

1.School of Transportation,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China
2.School of Transportation,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-10-01 Published:2007-10-01
Contact: JIN Yan

摘要/Abstract

摘要： 介绍了一种嵌入变尺度方法和禁忌搜索的混沌优化的蚁群优化法（ACA-HCO）,通过产生随机性的混沌变量,加入智能性禁忌表,采用变尺度法,加速搜索过程,混沌变量的随机性和遍历性有效克服了基本蚁群算法陷入局部最优的不足。将此方法用于求解C-TSP问题结果令人满意,用此方法进行数值计算,并与混和混沌法（MSCOA-TB）比较,其效果明显高于MSCOA-TB。

关键词: 蚁群算法, 混和混沌, 优化, 信息素

Abstract: The text introduces an Ant Colony Algorithms with Hybrid Chaos Optimization（ACA-HCO）,which speed the searching by producing a lot of chaos variables randomly,joining the intelligent taboo forms,and adopting multiple scales searching.The chaos random variables can conquer the basic ACA’s weakness of sinking in local optimization.Using this algorithms to solve the famous CTSP and four common test functions,the results are satisfying.

Key words: ant colony algorithms, hybrid chaos, optimization, pheromone

金雁^1,2,赵耀². 嵌入混和混沌搜索的蚁群算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(28): 81-83.

JIN Yan^1,2,ZHAO Yao². Ant colony algorithms with hybrid chaos searching [J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(28): 81-83.

[1]	孙泽宇，徐琛，苏艳超，李传锋，聂雅琳. 雾计算中跨层感知分簇路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 109-117.
[2]	张朕通，单玉刚，袁杰. 联合多尺度和注意力机制的遥感影像检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 212-216.
[3]	兰红，黄敏. 融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 81-88.
[4]	高一锴，彭力，徐龙壮. 改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 204-213.
[5]	高铖铖，陈锡程，张瑞，宋秋月，易东，伍亚舟. 三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 256-263.
[6]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[7]	张松灿，普杰信，司彦娜，孙力帆. 基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 70-77.
[8]	杜垚. 结合局部优化匹配的Android恶意家族检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 84-90.
[9]	张水平，王丽娜. 果蝇优化算法的进展研究分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 22-29.
[10]	卜冠南，刘建华，姜磊，张冬阳. 一种自适应分组的蚁群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 67-73.
[11]	朱佳莹，高茂庭. 融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 267-273.
[12]	许小媛，李海波，黄黎. 云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 88-94.
[13]	沈瑜，刘成，杨倩. 利用子空间稀疏特征的超分辨率图像重建算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 173-182.
[14]	马向华，张谦. 改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 210-215.
[15]	胡晓敏，王明丰，张首荣，李敏. 用于文本聚类的新型差分进化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 61-67.