典型文献
基于多种群的随机扰动蚁群算法求解分布式约束优化问题
文献摘要：
针对现有的基于蚁群优化思想求解分布式约束优化问题的算法收敛较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多种群的随机扰动蚁群算法(random disturbance based multi-population ant colony algorithm to solve distributed constraint optimization problems,RDMAD)来求解分布式约束优化问题.首先,RDMAD提出了一种分工合作机制,将种群按比例划分为采用贪婪搜索的子种群和采用启发式搜索的子种群,同时构建分级更新策略,提高算法收敛速度和求解质量;然后对采用贪婪搜索的子种群设计自适应变异算子和奖惩机制,防止算法陷入局部最优;最后在算法陷入停滞时触发随机扰动策略,增加种群多样性.将RDMAD与七种最先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,结果表明RDMAD在求解质量和收敛速度上优势明显,且稳定性较高.
文献关键词：
分布式约束优化问题;蚁群算法;自适应变异算子;非完备算法
中图分类号：
作者姓名：
石美凤;肖诗川;冯欣
作者机构：
重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆400054
文献出处：
引用格式：
[1]石美凤;肖诗川;冯欣-.基于多种群的随机扰动蚁群算法求解分布式约束优化问题)[J].计算机应用研究,2022(09):2683-2688
A类：
分布式约束优化问题,RDMAD
B类：
随机扰动,蚁群算法,蚁群优化,优化思想,较慢,局部最优,优等,random,disturbance,multi,population,ant,colony,algorithm,solve,distributed,constraint,optimization,problems,分工合作,合作机制,贪婪搜索,子种群,启发式搜索,更新策略,收敛速度,自适应变异算子,奖惩机制,停滞,滞时,扰动策略,种群多样性,七种,最先,非完备算法,基准问题,实验对比
AB值：
0.316871
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