计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (24): 222-228.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0017
熊化峰,孙英华,李建波,廉文娟,刘雪庆
XIONG Huafeng, SUN Yinghua, LI Jianbo, LIAN Wenjuan, LIU Xueqing
摘要: 对双边匹配类问题进行抽象建模,改进属性匹配度计算模型,求出匹配双方的偏好序,引入机器学习的思想改进蚁群算法对之求解。针对蚁群算法前期易早熟、后期难收敛的问题,提出非线性梯度启发信息和基于历史搜索信息的状态转移策略;针对蚁群算法初始参数设置难、调参工作量大的问题,提出基于梯度下降思想的自动调参方法;并制定稳定匹配和当前最优匹配的评价规则,引导蚁群算法的信息素更新。仿真结果表明改进的蚁群算法与传统蚁群算法相比评价值提升约20%。与传统蚁群和基于RNA计算改进的蚁群算法相比求解稳定性更优。