连续空间蚁群算法及其应用研究

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1、摘要连续空间蚁群算法及其应用研究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，并提出了在连续空间蚁群算法(CACA)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。论文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，以及在解决连续空间优化问题研究方面的不足：介绍了蚁群算法基本模型AS(AntSyste

2、m)的原理、特点、构成和实现方法，并且综述了目前用于连续空间优化的蚁群算法的改进技术。论文还提出了用于连续空间优化问题的蚁群算法模型(CACA)，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：并且针对PlD控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数据仿真结果表明蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效-陛和应用价值。蚁群算法是一种随机搜索算法，它具有许多优良性质，它比目前应用广泛的遗传算法等具有更好的适应性。蚁群算法己经在若干领域获得了成功的应用，但仍有许多

3、尚待研究和解决的课题。关键词：蚁群算法TSP问题连续优化问题PlD控制适应度函数AbstraetResea亿honAntColonyAlgorithmforContinuousOptimizationProblemandit’SApplicationAbstractTheantcolonyalgorithmisakindofstochasticexplorativealgorithms．Asthesameofotherkindofstimulatedevolutionaryalgorithms，itfindsthebestsolutionofoptimizati

4、onproblembymakingusesoftheevolutionaryprocedureofasetofcooperatingagentsofcandidatesolutions．Ithasshowedagreatdealofsalientcharacterandperformedgreatvalueinitsapplication．ChoosingtheanalysisofcharacterofAntSystem(thebasicalgorithmsofantcolony)astheresearchbackground，thispaperfocuseso

5、nthemodel，thebehavior,thecharacteristicsanditsimprovements，andraisesamodelofantcolonyalgorithmongeneralfunctionoptimizationproblems．Finallywediscussthesalientcharacterofantcolonyalgorithmonthecontinuousspace(CACA)optimizationproblems，andproposetheregionoffurtherinvestigation．Themainc

6、ontentsarecomposedofthefollowingparts：Thebiologicalmechanism，thedevelopmentandthecharacteroftheantcolonyalgorithmareoutline．Thecurrentsituationsofresearchandapplicationoftheantcolonyalgonthmisintroduced．Thesurperiorityinsolvingcombinatorialoptimizationproblemsandtheshortagesinsolving

7、thecontinuousspaceoptimizationproblemsarepresented；Theprinciple，themodel，thecharacteristicsandthemanagementaboutthebasicalgorithmsofantcolony(AntSystem)arealsopresented．Andalistofimprovementsofcontinuousspaceoptimizationhavebeenreferencedandpresented；Themodelofantcolonyalgorithmforge

8、neralfunctio