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基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法
投稿时间:2020-07-01    点此下载全文
引用本文:官娟,刘国华,刘天祺,秦健,张淼森.基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法[J].南京信息工程大学学报,2020,12(5):569~576
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作者单位E-mail
官娟 东南大学 数学学院, 南京, 210096  
刘国华 东南大学 数学学院, 南京, 210096 liuguohua@seu.edu.cn 
刘天祺 东南大学 数学学院, 南京, 210096  
秦健 东南大学 数学学院, 南京, 210096  
张淼森 东南大学 数学学院, 南京, 210096  
基金项目:国防科技创新特区项目(2019)
中文摘要:为提高连续域上蚁群算法的寻优性能,降低决策变量之间的相关性,设计一种基于MIMIC算法和RPCA的连续域上蚁群优化算法.本文首先介绍连续域上的蚁群算法;然后根据一些处理多变量相关性的方法,给出有效相关性的定义;接着提出一种基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群算法;最后,通过对标准测试函数进行优化求解实验,将所得结果与连续域上的蚁群优化算法相比较,可知该算法在寻优能力和收敛性方面都有明显的提高,是一种有效的优化算法.
中文关键词:蚁群优化算法  变量相关性  MIMIC算法  鲁棒主成分分析(RPCA)
 
A hybrid ant colony optimization algorithm based on MIMIC algorithm and RPCA
Abstract:To improve the optimization performance of the ant colony optimization algorithm for continuous domains and reduce the correlation among decision variables,a hybrid ant colony optimization algorithm based on MIMIC (Mutual Information Maximization for Input Clustering) algorithm and RPCA (Robust Principal Component Analysis) is designed.Firstly,the ant colony optimization algorithm for continuous domains is introduced.Then,a definition of effective correlation to deal with multivariable correlation is given and a hybrid ant colony optimization algorithm based on MIMIC algorithm and RPCA is proposed.Finally,through solving the standard test functions and comparing the results with that of the ant colony optimization algorithm for continuous domains,the proposed algorithm is proved to have great improvement in optimization ability and convergence,therefore,it is an effective optimization algorithm.
keywords:ant colony optimization algorithm  variable correlation  MIMIC algorithm  robust principal component analysis (RPCA)
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