具有随机扰动特性的蚁群算法.pdf

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1、第##卷第"期增刊仪器仪表学报###)年4月具有随机扰动特性的蚁群算法郝晋石立宝周家启!重庆大学电气工程学院重庆"###""$!重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室重庆"###""$摘要本文对基本蚁群算法中的转移概率进行了研究和探讨%提出了一种新的转移策略&该转移概率带有一定的自适应性%且具有很强的扰动特性&数值仿真结果表明采用这种新的转移概率可以有效的提高算法的运算效率和计算精度&关键词蚁群算法转移概率转移策略扰动’(’()*+,+(-’,.+/0)1230)14)+5167)05807)9/:6(5;<;6)9/;7=>?@ABCDAEAF>?GD?H@A>IA!JKLMNOPM

2、QKJRSPRLLOPRSTUKKLSL%TVURSWPRSXRPYLOZPN[%TVURSWPRS]]]\TVPRQ$!^PSV_UKNQSLQR‘JKLMNOPMQKJRSPRLLOPRSaLbcLMVRUKUS[dL[eQfUOQNUO[UghPRPZNO[UgJ‘iMQNPUR%TVURSWPRSXRPYLOZPN[%TVURSWPRS]]]\%TVPRQ$’:7)/65)jB?klmno>BpAnA?Bpno>nlqrApslklm?tlsABnDApt>tlo%F>pls?BnDlF>pAu>Bnu?m?Br>mq?oAnDvwxDlBlyno>BpAnA?Bpno>n

3、lqrto?pplpplppno?Bqo?FHpnBlpp>Bsplmz{>s>tn>FAmAnrwxDl?or>B>mrpAp>BsBHvloAu>mol{pHmnpslv?Bpno>nlnD>nnDl?tlo>nA?B>mlzzAuAlBur>Bsu?vtHn>nA?B>mtoluApA?Bu>BFllzzlunAklmrAvto?klsnDo?HqD>s?tnABqnDlBlyno>BpAnA?Bpno>nlqrw

4、nAppHtloA?on?nDlF>pAu>Bnu?m?Br>mq?oAnDvw};-3+/~7jBnu?m?Br>mq?oAnDvxo>BpAnA?Bto?F>FAmA

5、nrxo>BpAnA?Bpno>nlqr!lonHoF>nA?B通过个体之间的信息交流与相互协作来找到从蚁穴到"引言食物源的最短路径&特别经研究发现%蚂蚁个体之间是通过一种称为信息素密度的物质进行信息传递%从而自##世纪$#年代中期创立了仿生学以来%人们相互协作%完成复杂的任务&蚂蚁在运动过程中能够在从生物进化的机理中受到启发%提出了许多用以解决所经过的路径上留下该种物质%而且蚂蚁在运动过程复杂优化问题的方法%如基因算法%蚁群算法等&其中%中能够感知这种物质的存在及其强度%并以此指导自蚁群算法!jBnu?m?Br>mq?oAnD?v$是由意大利学者己的运动方向%蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的

6、方向&w’?oAq?最近几年才提出来的一种新型的模拟进化移动&因此%由大量蚂蚁组成的集体行为便表现出一种算法()*%并在求解旅行推销商!xC!$%指派!>ppAqB{信息正反馈现象.某一路径上走过的蚂蚁越多%则后来vlBnto?Fmlv$%+?F{pD?t调度等优化问题%取得了一者选择该路径的概率就越大%蚂蚁个体之间就是通过系列较好的应用&虽然此方法的研究刚刚起步%但是已这种信息交流达到搜索食物的目的(#*&显示出蚁群算法在求解复杂化问题方面的优越性&目,-,模型及实现前%蚁群算法正逐渐引起国内外学者的关注&为了便于理解%我们以求解平面上B个城市的xC!问题为例来说明蚁群系统模型&xC!问

7、题就是寻,基本蚁群算法找通过B个城市各一次且最后回到出发点的最短封闭路径&xC!问题的目标函数()*如下.,-"原理B1)自然界中蚁群觅食要经若干条路径从蚁穴到达食&AB’n?n>m/0s!A%A2)$2s!B%)$A/)物源%最终所有蚂蚁选择了一条最短路径进行觅食&蚁其中%sA+!A%+/)%#%3%B$表示城市A和+之间的距离&群算法即是万方数据模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成求解xC!问题的蚁群系统模型如下.设v为蚂的一种模拟进化优化算法&它采用有记忆的人工蚂蚁%蚁数量%n时刻A城市与+城市之间的连接A+上的信息EP@仪器仪表学报第@@卷素密度为!其初值为很小的正数()在%时刻每

8、只移概率而是转移系数)蚂蚁总是选择转移系数最大的"#$%&’蚂蚁可以依转移概率选择下一个城市)当所有的蚂蚁一条路径)比较公式$+&和$P&’经分析发现’当N取固都移动到下一个城市时’时间变为%*+时刻)经过,定值时仍不可避免出现停滞现象’故本文提出采用可次这样的移动’时间变为%*,’蚂蚁都完成了一次循变的扰动因子)考虑到-环’所有蚂蚁走过的封闭路径中最短的一条被记录下$+&在最初的几次迭代中’为加速算法的收敛’N来)转移