基于证据理论决策的蚁群优化算法

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针对基本蚁群算法中存在的早熟现象,提出了基于证据理论的搜索方法。该方法在每个蚂蚁遍历到某节点时就进行信息融合,并将融合结果动态更新该节点的信息素,使得在蚂蚁个体寻优过程中隔代强化了,并在随机搜索过程中呈现自组织特性,蚂蚁个体利用各自的遍历信息不断加强优秀可行解的权重,从而有效地降低了搜索空间,提高了搜索效率。仿真结果显示,该方法在有无先验知识的情况下,都能在解空间的全局寻优时具有良好的收敛性和鲁棒性。
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