蚁群算法在工业过程控制中的应用

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要蚁群算法是一种适于求解复杂组合优化问题的新型模拟进化算法，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分析为背景，探讨了蚁群算法的原理、构成、性能及其特点。将蚁群算法与遗传算法以及模拟退火法进行了优化性能的仿真对比研究，结果表明，在收敛速度和所获得的解的质量方面蚁群算法均优于其它两种算法。文中在分析总结用于连续函数优化的蚁群算法的基础上提出了一种新的用于连续空间优化的蚁群算法模型，并通过实例说明了此蚁群算法在连续函数优化中的可行性。蚁群算法己经在若干领域获得了成功的应用，但仍有许多尚待

2、研究和解决的课题，本文同时指出了蚁群算法的研究方向。关键词：蚁群算法，组合优化，遗传算法，模拟退火法ABSTRACTAntColonyOptimizationAlgorithm(ACO)isanewstimulatedevolutionaryalgorithrnattackinghardcombinatorialoptimizationproblems．Ithasshowedagreatdealofsalientcharacterandperformedgreatvalueinitsapplication．Choosingthea

3、nalysisofcharacterofAntSystem(thebasicalgorithmsofantcolony)astheresearchbackground，thispaperfocusesontheprinciple，themodel，thebehavioranditscharacteristics．Thispaperalsocomparesantcolonyalgorithmwithgeneticalgorithmandsimulatedannealingonoptimizationperformancebysimu

4、lationresearch．Theresultsarepromising．Antcolonyalgorithmoutperformstheothertwoalgorithmsonbothconvergencerateandthequalityofsolution，Theauthorraisesamodelofantcolonyalgorithmonthecontinuousspace(generalfunction)optimizationproblemsbasingontheanalysisofimprovedones．Fin

5、allytheresultsobtainedviacomputersimulationshowitsvalidity．Althoughsomesuccessfulapplicationshavebeenpresented，antcolonyoptimizationalgorithmalsohasmanyproblemsforsolvingandmakingfurtherinvestigate．Thepaperalsopointsouttheresearchdirectionofit．ChengBo(ControlTheoryand

6、Engineering)Directedbyprof．LuoYiKEYWORDS：antcolonyoptimizationalgorithrn，combinatorialoptimization，geneticalgofithm，simulatedannealing1华北电力大学硕士学位论文摘要摘要蚁群算法是一种适于求解复杂组合优化问题的新型模拟进化算法，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分析为背景，探讨了蚁群算法的原理、构成、性能及其特点。将蚁群算法与遗传算法以及模拟退火法进行了优化性能的仿真对比研究，

7、结果表明，在收敛速度和所获得的解的质量方面蚁群算法均优于其它两种算法。文中在分析总结用于连续函数优化的蚁群算法的基础上提出了一种新的用于连续空间优化的蚁群算法模型，并通过实例说明了此蚁群算法在连续函数优化中的可行性。蚁群算法己经在若干领域获得了成功的应用，但仍有许多尚待研究和解决的课题，本文同时指出了蚁群算法的研究方向。关键词：蚁群算法，组合优化，遗传算法，模拟退火法ABSTRACTAntColonyOptimizationAlgorithm(ACO)isanewstimulatedevolutionaryalgorithrnat

8、tackinghardcombinatorialoptimizationproblems．Ithasshowedagreatdealofsalientcharacterandperformedgreatvalueinitsapplication．C