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《基于證據(jù)理論決策的蟻群優(yōu)化算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第9期計算機技術(shù)與發(fā)展Vo1．19No．82009年8月COMPUTERTECHNOIX~YANDDEVELOPMENTAug．2009基于證據(jù)理論決策的蟻群優(yōu)化算法姜學(xué)鵬，洪貝，曹耀欽(第二炮兵工程學(xué)院，陜西西安710025)摘要：針對基本蟻群算法中存在的早熟現(xiàn)象，提出了基于證據(jù)理論的搜索方法。該方法在每個螞蟻遍歷到某節(jié)點時就進行信息融合，并將融合結(jié)果動態(tài)更新該節(jié)點的信息素，使得在螞蟻個體尋優(yōu)過程中隔代強化了，并在隨機搜索過程中呈現(xiàn)自組織特性，螞蟻個體利用各自的遍歷信息不斷加強優(yōu)秀可行解的權(quán)重，從而有效地降低了搜索空間，提高了搜索效率。仿真結(jié)果顯示，該方法在有無先驗知識的情況下，都能
2、在解空間的全局尋優(yōu)時具有良好的收斂性和魯棒性。關(guān)鍵詞：證據(jù)理論；蟻群優(yōu)化算法：TSP問題中圖分類號：TP301．6文獻標(biāo)識碼：A文章編號：l673—629X(2009)08—0120—04AntColonyOptimalAlgorithmsBasedonEvidenceTheoryJIANGXue-peng，HONGBei，CAOYao-qin(TheSecondArtilleryEngineeringCollege，Xi’an710025，China)Abstract：Aneffectivemethodbasedonthetheoryofevidenceisputforthtoimp
3、mvethesearchingperformanceofbasicantcolonyalgo．rithms-Aimingatthestagnationphenomenon，awayofintervalstrengtheningisapplied，thusthenewmethodhasagoodabilityoffindingnewsolution．Meanwhile，weightanalysisisadoptedtoadjLLqtthediversionprobabilityandisappliedbyeachagenttostrengthenthosedurablesolutions
4、，whichmakesthestochasticsearchingprocessoftherr~lifiedalgorithmsappearself—organizingcharacteristicsandre．ducethehuntingspherelargelyandimprovethesearchingefficiency．TheresultsofexperimentshowthattheWopo~method，withOrwithoutanypriordistributionknowledgeofdiversionprobability，hasfavorableconverge
5、nceandrobustnessinfindingtheoptimalsolution．Keyw0rd：evidencetheory；antcolonyoptimalalgorithms；TSPproblemO引言以在收斂速度和防止早熟這兩者之間找到合適的平衡蟻群算法(antcolonyalgorithm)是由意大利學(xué)者點。若過分強調(diào)不同路徑上的信息素密度的差異雖然Colomi等人與20世紀(jì)90年代初期通過模擬自然界中能加快收斂速度但很容易導(dǎo)致停滯現(xiàn)象，從而妨礙對的螞蟻集體尋徑的行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)解空間作進一步搜索以發(fā)現(xiàn)更優(yōu)解，而弱化這種差異式仿生進化算法。該算法可以用于解
6、決許多組合優(yōu)化又會使整個算法的收斂性變差，可見，通過刷新信息問題，只要能用一個圖表來闡述將要解決的問題，并定素，合理地強化不同路徑間的差異是影響算法性能的義一種正反饋過程(inTSP問題中的殘留信息)，問題重要因素之一。文獻[1]提出了基于貝葉斯決策的優(yōu)結(jié)構(gòu)本身能提供解題用的啟發(fā)式信息(如TSP問題中化算法，利用貝葉斯決策理論中的后驗分析技術(shù)作為城市間的距離)，能夠建立一種約束機制(如TSP問題刷新信息素的基本準(zhǔn)則，在一般情況下能很好地解決收斂速度和防止早熟這兩者的矛盾l2，3J。中已訪問城市的距離)。相對于一些發(fā)展已經(jīng)比較完備的算法(比如GA、GP、ES)，蟻群算法的優(yōu)點在于：正在未
7、知時，貝葉斯決策論必須按照等量進行概率分配。稱為無差別原理。當(dāng)只有兩種可能性時，無差別反饋，從而能迅速找到好的解決方法；分布式計算可以避免過早收斂；強啟發(fā)能在早期的尋優(yōu)中迅速找到合原理就會發(fā)生極端情況。例如“地球之外是否有生命”這一命題，在現(xiàn)有科學(xué)條件和知識的情況下，兩種可能適的解決方案。的概率都應(yīng)該很小，如果應(yīng)用主觀貝葉斯則會得出兩雖然蟻群算法有許多優(yōu)點，但也存在一些不足：難種可能各占50％之和為1的結(jié)論，實際上是兩種之和根本不可能等于1。這
