余隆鹰
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：暨南大学信息科学技术学院数学系更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 原对偶遗传与蚁群算法的融合被引量：2
- 2012年
- 原对偶遗传算法(PDGA)较好地保持了种群的多样性和较强的稳定性,改善了在搜索空间里的搜索能力,使搜索更为有效,但没有利用系统中的反馈信息,导致无为的冗余迭代,求解效率不高。而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢。通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种全局寻优性能好,稳定性强,效率高的启发式算法,通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法,原对偶遗传算法和蚁群算法。
- 钟海萍张培爱张京友余隆鹰
- 关键词：遗传算法蚁群算法
