基于多种群的随机扰动蚁群算法求解分布式约束优化问题

摘要：

针对现有的基于蚁群优化思想求解分布式约束优化问题的算法收敛较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多种群的随机扰动蚁群算法(random disturbance based multi-population ant colony algorithm to solve distributed constraint optimization problems,RDMAD)来求解分布式约束优化问题.首先,RDMAD提出了一种分工合作机制,将种群按比例划分为采用贪婪搜索的子种群和采用启发式搜索的子种群,同时构建分级更新策略,提高算法收敛速度和求解质量;然后对采用贪婪搜索的子种群设计自适应变异算子和奖惩机制,防止算法陷入局部最优;最后在算法陷入停滞时触发随机扰动策略,增加种群多样性.将RDMAD与七种最先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,结果表明RDMAD在求解质量和收敛速度上优势明显,且稳定性较高.

关键词：分布式约束优化问题、蚁群算法、自适应变异算子、非完备算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教育委员会科学技术研究计划青年资助项目;重庆市基础研究与前沿探索资助项目;重庆理工大学研究生创新项目;重庆理工大学科研启动基金资助项目

在线出版日期：2022-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2683-2688