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| 蚁群算法与免疫算法的混合算法 | |
| 引用本文： | 江新姿,汤可宗,高尚.蚁群算法与免疫算法的混合算法[J].科学技术与工程,2008,8(5):1327-1330. |
| 作者姓名： | 江新姿 汤可宗 高尚 |
| 作者单位： | 1. 江苏科技大学南徐学院,镇江,212004;江苏科技大学电子信息学院,镇江,212003 2. 江苏科技大学电子信息学院,镇江,212003 3. 江苏科技大学电子信息学院,镇江,212003;苏州大学,江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州,215006 |
| 基金项目： | 江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金 |
| 摘 要： | 蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能. |
| 关 键 词： | 蚁群算法 免疫算法 旅行商问题 |
| 文章编号： | 1671-1819(2008)5-1327-04 |
| 修稿时间： | 2007年11月19 |
Hybrid Algorithm Combining Ant Colony Optimization Algorithm with Immune Algorithm |
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| JIANG Xin-zi,TANG Ke-zong,GAO Shang.Hybrid Algorithm Combining Ant Colony Optimization Algorithm with Immune Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2008,8(5):1327-1330. | |
| Authors: | JIANG Xin-zi TANG Ke-zong GAO Shang |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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