一种基于监工机制的改进蚁群算法.pdf

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1、第15卷第2期解放军理工大学学报(自然科学版)Vo1．15No．22014年4月JournalofPLAUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)Apr．2014一种基于监工机制的改进蚁群算法朱会杰，王新晴，张红涛，赵洋，李艳峰(1．解放军理32大学野战工程学院，江苏南京210007；2．防空兵学院，河南郑州450052)摘要：针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，受监工机制的启发，提出了监工蚁群算法，以监工距离作为评价标准，自适应地选择优良的蚂蚁更新信息素，提高了每次迭代

2、中解的质量，指导之后的蚂蚁进行更好的学习。该算法选用优化的全局更新策略，使得信息素在进化前期增加较多，在后期增加较少；同时，自适应地将信息素的值限定在一定范围内，防止某条路径被选择的概率过大或者过小。该算法还添加了发散和收敛机制，当算法陷入局部最优解时，增加探索的概率，有助于跳出局部最优解。仿真结果表明，监工蚁群算法具有较高的全局寻优能力，减少了迭代次数，增强了算法的稳定性。关键词：蚁群优化算法；监工机制；自适应；局部搜索；旅行商问题中图分类号：TP18DOI：1O．3969／j．issn．1009—3443．2013．10．310Newantcolonyo

3、ptimizationalgorithmbasedonsupervisorymechanismZHUHuijie，WANGXinqing，ZHANGHongtao。，ZHAOYang，LIyanfeng(1．CollegeofFieldEngineering，PLAUniv．ofSci．&Teeh．，Nanjing210007，China；2．PLAAirDefenseForcesCollege，Zhengzhou450052，China)Abstract：Givensuchproblemsasslowconvergencespeedandpremature

4、convergenceexistinginbasiccolo—nyoptimizationalgorithm，andenlightenedbysupervisorymechanism，thesupervisorantcolonyoptimiza—tion(SACO)algorithmwasintroduced．Withthesupervisorydistanceasanevaluationcriterion，SACOself-adaptivelyadoptedexcellentantstOupdatepheromonetrails，thusimproving

5、thesolutionqualitiesofeachiteration，andabetterguidewasmadefortheantslater．Theoptimizedglobalpheromonetrailstrate—gYwasselectedintheprophaseoftheevolutioninSACO，andthepheromonetrailwasaddedmore，whereasintheanaphasethepheromonetrailwasaddedless．Moreover，thepheromonetrailwasadaptively

6、limitedtoacertainrange，avoidingtheselectingprobabilityofapathbeingtoolargeortoosmal1．WhentheSACOconvergestOanoptimalsolution，theexploringprobabilityisadaptivelyincreased，whichhelpstojumpoutofthelocaloptimalsolution．ThesimulationexperimentsshowthatSACOnotonlyobtainsstableandoptimals

7、olutionsbutalsoenhancestheconvergencespeed．Keywords：antcolonyoptimization(ACO)algorithm；supervisorymechanism；self—adaptive；localsearch；travelingsalemanproblem(TSP)蚁群算法是一种应用于组合优化问题的启发式泛用于解决NP(non—deterministicspolynomia1)问搜索算法，该算法能够在较少的初始条件下，通过启题，如网络通信、多目标分配、机器人路径规划、数据发式搜索、全局优化迅速获得全

8、局最优解，具有鲁棒挖掘、参数辨识、图像处理等卜。由于