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蚁群算法进行连续参数优化的新途径

陈峻  沈洁  秦玲  
【摘要】：正本文提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法。该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组,并对候选组中的每一个值记录其信息量。在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量选择解分量的初值,然后使用交叉、变异操作来确定解的值。我们以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷。我们以求解非线性规划问题为例说明我们的方法,考虑如下的非线性规划问题:

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