基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

被引：10

作者：

段海滨 ^{[1
]}

王道波 ^{[2
]}

于秀芬 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

[2] 南京航空航天大学自动化学院

[3] 中国科学院空间科学与应用研究中心

来源：

应用基础与工程科学学报 | 2006年 / 02期

关键词：

蚁群算法; 信息素; A.S.收敛性; Markov链; 离散鞅; 首达时间;

D O I：

10.16058/j.issn.1005-0930.2006.02.019

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用,但是对其收敛性尤其是A.S.(A lmost Surely)收敛性问题的研究还存在很多空白.本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,以Markov链和离散鞅作为研究工具,对基本蚁群算法的A.S.收敛性问题进行了理论证明,把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性,随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义,并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析.

引用

页码：297 / 301

页数：5

共 6 条

[1] 蚁群算法理论及应用研究的进展 [J].

段海滨 ;

王道波 ;

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黄向华 .

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[2] 遗传算法与蚂蚁算法融合的马尔可夫收敛性分析 [J].

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陈增强 ;

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[3] 一种简单蚂蚁算法及其收敛性分析 [J].

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[4]

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[5]

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[6]

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