蚁群算法研究与应用的新进展

发布时间：2025-01-15 12:24

　　 蚁群算法是一种源于大自然生物界的仿生进化算法,具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和分布式计算等特性,且易于与其它算法相结合,在众多的复杂组合优化领域中有着广阔的应用前景。首先对蚁群算法的理论及其重要参数进行了阐述,继而分析了其在参数优化和智能融合方面的改进与应用;然后对其在车间作业调度问题、车辆路径问题、图像处理、电力系统优化等领域的应用进展进行了综述;最后对其理论研究和应用领域可能存在的问题及对策进行了探讨和展望。

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
1 引言
2 理论研究
    2.1 基本的蚁群算法
    2.2 改进的蚁群算法
        2.2.1 蚁群算法的参数优化
            2.2.1. 1 精英蚂蚁系统EAS
            2.2.1. 2 最大最小蚁群系统MMAS
            2.2.1. 3 自适应蚁群算法AACA
        2.2.2 蚁群算法的智能融合
            2.2.2. 1 遗传蚁群算法 (GACA)
            2.2.2. 2 免疫蚁群算法 (IACA)
            2.2.2. 3 模拟退火蚁群算法 (SA-ACA)
            2.2.2. 4 粒子群蚁群算法 (PSO-ACA)
3 应用研究
    3.1 车间作业调度问题JSP (Job-shop Scheduling Problem)
    3.2 车辆路径问题VRP (Vehicle Routing Problem)
    3.3 图像处理应用领域
    3.4 电力系统的应用及其优化
4 问题与展望



本文编号：4027389