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遗传算法与蚂蚁算法融合的马尔可夫收敛性分析

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遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但不能很好地利用系统的反馈信息.蚂蚁系统是一种并行的分布式正反馈系统,但初始求解速度慢.遗传算法与蚂蚁算法的融合,优势互补.基于上述思想,提出遗传算法与蚂蚁算法融合的模型与方法,对该方法的收敛性进行了马尔可夫理论分析,并证明其优化解满意值序列是单调不增的和收敛的.且对NP-hard问题中的30城市TSP和中国CHN144城市TSP两个实例进行了实验分析,仿真数据表明该方法不仅是一个逐步收敛的过程,而且求解速度和求解效果都非常好.

遗传算法、蚂蚁算法、融合、马尔可夫过程、收敛性

30

TP301(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金60174021,60374037;河南省科技攻关项目0124140141

2004-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

629-634

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