一类自适应蚁群算法及其收敛性分析.pdf

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转载一个大哥的蚁群算法聚类优化，不是本人原创，希望通过审批，造福大家，该算法将扩大最优解

文中作者主要针对一类组合优化问题,分析了伊藤算法的收敛性理论和达到最优解的期望运行时间.首先将研究的组合优化问题转化为图模型,在图模型的基础上研究了伊藤算法的各种算子设计方法,阐明了伊藤算法的漂移算子

将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数Karush-Kucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉,并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法.分析了算法的收敛性,利

基本蚁群聚类算法及其改进算法带Matlab源代码-蚁群算法.ppt 基本蚁群聚类算法及其改进算法[带Matlab源代码]     该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示

针对风险管理下的粮食应急路径优化问题，将“运输风险最小”和“运输时间最小”作为目标，建立相应的优化模型。利用“最大最小蚂蚁系统”进行求解，为避免过早陷入局部最优，提出自适应混沌蚁群优化算法。该算法利用

为了解决规模复杂的旅行商问题，提出了融合蚁群算法和粒子群算法的一种群体智能混合算法，并构建了惯性权值模糊自适应调整模型。针对此混合算法易陷入局部最优，设计了参数自动调节机制，以达到局部搜索和全局搜索之

针对连续域混合蚁群算法（HACO）易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题，提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法（QAHACO）。首先提出了一种新的解更新方式，对档案中的解进行信息素挥发，扩大了搜索范

针对一类非线性组合大系统, 提出一种用高阶神经网络逼近互联大系统的新型设计方法。首先 用高阶神经网络逼近非线性组合大系统中的互联项, 这样不仅可以解决大系统中最为复杂的互联项问 题,且较以往采用的方法

6.7 蚁群算法及其应用 产生背景 20世纪90年代初意大利科学家Marco Dorigo等受 蚂蚁觅食行为的启发提出蚁群算法(Ant Colony OptimizationACO) 一种应用于组合优