蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用

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1、第!"卷第!期控制与决策5667年!月#$%&!"’$&!()*+,)-.*/012343)*9:;&56678888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888文章编号56?5667@6!=66AB=6A蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用汪镭C吴启迪?同济大学电子与信息工程学院C上海5666>5@摘要<将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解C通过将传统蚁群算法中的D信息量留存E过程拓展为连续空间中的D信息量分布函数EC定义了相应的求解算法F对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了

2、良好的结果C显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景F关键词<蚁群算法G连续空间寻优G信息量分布函数中图分类号5Cwvg;:@KxNMVRYM

3、;in${fgog

4、:fg$;{m$z%iog;f$${fgog

5、:fg$;{m$z%iog;l$;fg;h$hee{:li&}ti~{:;ng;pfviDfm:g%mio:g;g;pE{m$lieeg;fm:ngfg$;:%Jug;f$Dfm:g%ngefmgzhfg$;jh;lfg$;Eg;l$;fg;h$hee{:liC:;i~fi;ninJu:%p$mgfvoge{m${$ein&ugoh%:fg$;mieh%fe$jfvip%$z:%${fgohos:%hiei:mlvg;p$joh%fg=og;gohol$;fg;h$hejh;lfg$;:;n;$;%g;i:ml$;fg;h$h

6、ejh;lfg$;nio$;efm:fifviijjilfgsi;iee:;nfvi:{{%gl:zg%gft$jfvi:%p$mgfvo&!PO"UV#N

7、:fg$;GHm:g%mio:g;g;pngefmgzhfg$;jh;lfg$;$引言空间寻优中的应用是人们所关注的C因此本文结合蚁群算法在求解组合优化问题中显示出优良的在连续空间内的函数寻优问题求解C对蚁群算法进特征F这是一种基于种群的启发式搜索算法C它充分行合理的定义F利用蚁群能搜索从蚁穴至食物间最短路径的集体寻*连续空间内函数寻优的蚁群算法定义

8、优特征C以及该过程与旅行商问题?HuI@之间的相在离散空间优化问题中C蚁群算法的信息量留似性C用该算法得到了具有’I=难度的旅行商问存(增减和最优解的选取C都是通过离散的点状分布题%!&7’的最优解F该算法还被用于求解9$z=ev${调求解方式进行的F在连续空间的寻优问题求解中C解度问题%ACB’(二次指派问题%)&>’(背包问题%!6’等C并被空间是以区域性方式表示C而不是以离散的点集方用于数据的特征聚类%!!’C取得了良好的仿真实验结式表示F因此C连续空间寻优蚁群算法与离散空间寻果F优蚁群算法之间C至少应有蚁群信息量留存方式(蚁通过许多研究者的努力C目前该算法已在最初群在解空间中的寻优方

9、式和蚁群行进策略7方面的模型的基础上得到了改进和扩展F蚁群算法在连续不同F收稿日期<566!=!6=5>G修回日期<5665=65=6!F基金项目<国家自然科学基金资助项目?+>>+6676C)6!6A66AC+65+!67B@G国家高性能计算基金资助项目?>>B56@F作者简介<汪镭?!>+6,@C男C江苏无锡人C副教授C博士C从事智能自动化等研究G吴启迪?!>A+,@C女C浙江永嘉人C校万方数据长C教授C博士生导师C从事智能自动化(wd-u等研究FBI控制与决策第.N卷总体而言!连续空间内蚁群算法的寻优过程在息量分布函数的峰值>的大小!并给出相应的信息-蚁群初始分布后!还应包括信息量分布

10、函数给定"信量分布函数#例如特定区间内的函数最小值寻优!可息量分布状态分析"蚁群移动方向决策等循环过程#定义相应的信息量分布函数峰值下面以一维空间函数$%&’()的最大值’最小值)寻>-%H=&’(-)’I)优为例!进行一维连续空间内蚁群算法的应用研究#其中H为根据具体&’(-)的大体范围所设定的常对于多维空间内的函数寻优!在此基础上作相应扩数!满足HJ&’(-)#这样!对应于较小的函数值!其展即可#本文所定