遗传算法与蚂蚁算法的融合

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1、第40卷第9期计算机研究与发展Vol.40，No.92003年9月JOURNALOFCOMPUTERRESEARCHANDDEVELOPMENTSep.2003!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!遗传算法与蚂蚁算法的融合丁建立陈增强袁著祉（南开大学信息技术科学学院天津300071）（jianliding!yahoo.com.cn）摘要遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，

2、求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力.但初期信息素匮乏，求解速度慢.算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补.仿真表明取得了非常好的效果.关键词遗传算法；蚂蚁算法；融合；中图法分类号TP301；TP18OntheCombinationofgeneticalgorithmandantalgorithmDlNGJian-Li，CHENZeng-Giang，andYUANZhu-Zhi（CollegeofInformationtechnol

3、ogyandscience，Nankaiunioersity，tianJin300071）abstractGeneticalgorithmhastheabilityofdoingaglobalsearchingguicklyandstochastically.Butitcan’tmakeuseofenoughsystemoutputinformation.lthastodoalargeredundancyrepeatfortheresultwhensolvingtocertainscope.Sotheefficiencytosolvepr

4、ecisionresultsisreduced.Antalgorithmcon-vergesontheoptimizationpaththroughinformationpheromoneaccumulationandrenewal.lthastheabili-tyofparallelprocessingandglobalsearching.Thespeedatwhichtheantalgorithmgivesthesolutionisslow，becausethereislittleinformationpheromoneonthepa

5、thearly.Thealgorithminthispaperisbasedonthecombinationofgeneticalgorithmandantalgorithm.First，itadoptsgeneticalgorithmtogiveinfor-mationpheromonetodistribute.Second，itmakesuseoftheantalgorithmtogivetheprecisionofthesolu-tion.Finally，itdevelopsenoughadvantageofthetwoalgori

6、thms.Thesimulationresultsshowthatveryniceeffectsareobtained.Keywordsgeneticalgorithm；antalgorithm；combination遗传算法是由美国密执安大学的JohnHolland1引言教授于1975年首先提出的一类仿生型优化算法.它是以达尔文的生物进化论“适者生存、优胜劣汰”启发式智能化方法近年来愈来愈引起了众多学和孟德尔的遗传变异理论“生物遗传进化主要在染者的关注和兴趣.诸如神经网络、模拟退火、禁忌搜色体上，子代是父代遗传基因在染色体上的有序排索、

7、遗传算法、蚂蚁算法、DNA计算等，它们毫无争列”为基础，模拟生物界进化过程.其优点是：议地成为解决组合爆炸及NP类问题的锐利工具."具有大范围全局搜索的能力，与问题领域无然而，面对各种问题的特殊性和复杂性，每一种算法关；都表现其自身的优势和缺陷，都会面临时间性能和#搜索从群体出发，具有潜在的并行性；可进优化性能的双重挑战［1］行多值比较，鲁棒性强；.收稿日期：2002-10-23；修回日期：2003-06-12基金项目：国家自然科学基金（60174021）；天津自然科学基金重点项目（013800711）；河南科技攻关项目（01241401

8、41）1352计算机研究与发展2003年＠搜索使用评价函数启发，过程简单；最短路径.特别地，当蚂蚁巢穴与食物源之间出现＠使用概率机制进行迭代，具有随机性；障碍物时，蚂蚁不仅可以绕过障碍物，而且