基于MIMIC算法和RPCA的混合蚁群优化算法
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TP18

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国防科技创新特区项目(2019)


A hybrid ant colony optimization algorithm based on MIMIC algorithm and RPCA
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    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.

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
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(自然科学版),2020,12(5):569-576
GUAN Juan, LIU Guohua, LIU Tianqi, QIN Jian, ZHANG Miaosen. A hybrid ant colony optimization algorithm based on MIMIC algorithm and RPCA[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2020,12(5):569-576

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  • 收稿日期:2020-07-01
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