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文献名称：蚁群算法及其应用研究
前言：社会性动物的群集活动往往能产生惊人的自组织行为，如个体行为显得简单、盲目的蚂蚁组成蚁群以后能够发现从蚁巢到食物源的最短路径。生物学家经过仔细研究发现蚂蚁之间通过一种称之为“外激素”的物质进行间接通讯、相互协作来发现最短路径。受这种现象启发，意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo和A.Colorni通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于种群的模拟进化算法——蚁群算法。该算法的出现引起了学者们的巨大关注，在过去的短短十余年时间内，蚁群算法已经在组合优化、函数优化、系统辨识、网络路由、机器人路径规划、数据挖掘以及大规模集成电路的综合布线设计等领域获得了广泛的应用，并取得了较好的效果。 本论文围绕蚁群算法的原理、理论及其应用，就如何改进基本蚁群算法、蚁群算法的并行实现，蚁群算法在组合优化、函数优化以及电厂主蒸汽温度控制系统等领域的应用进行了较为深入、系统的研究。本文的主要研究成果包括： 1．提出了一种回溯蚂蚁系统。该算法使用了一种新的类型的回溯蚂蚁(BA)来发现新的路径，类似于NP算法中在周围区域中的抽样。除了对信息素的轨迹量限制一个最大和最小值以防止停滞以外，该算法让蚂蚁随机的选择最...
A wonderful self-organization behavior will usually be produced from the collective behavior of social animals. Take a colony of ants for example, simple and blind ants can find the shortest routing path from their nest to food source. Biologists had studied the phenomenon carefully and found that ants cooperate to find the shortest routing path by means of indirect communications using a kind of substance call "pheromone" . Inspired by this phenomenon, a population-based simulated evolutionary algori...
文献名称 蚁群算法及其应用研究
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英文(英语)翻译
作者 杨剑峰; 导师:蒋静坪;
Author
作者单位
Author Agencies
浙江大学;
文献出处
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中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度
关键词 蚁群算法; 信息素; 协同机制; 并行实现; 组合优化; 函数优化; 电厂主蒸汽温度控制系统;
Keywords Ant Colony Algorithm;Pheromone;Stigmergy;parallel realization;Combinatorial Optimization;Function Optimization;Main-Steam Temperature Control System at Power Plant;
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