基于证据理论决策的蚁群优化算法

摘要：

针对基本蚁群算法中存在的早熟现象,提出了基于证据理论的搜索方法.该方法在每个蚂蚁遍历到某节点时就进行信息融合,并将融合结果动态更新该节点的信息素,使得在蚂蚁个体寻优过程中隔代强化了,并在随机搜索过程中呈现自组织特性,蚂蚁个体利用各自的遍历信息不断加强优秀可行解的权重,从而有效地降低了搜索空间,提高了搜索效率.仿真结果显示,该方法在有无先验知识的情况下,都能在解空间的全局寻优时具有良好的收敛性和鲁棒性.

关键词：证据理论、蚁群优化算法、TSP问题

所属期刊栏目：19

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国人民解放军科研计划项目EP080155

在线出版日期：2009-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：120-123