随机化蚁群算法RACA解决连续函数优化

"改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题 (2010年) - 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）" 在优化领域，蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受到蚂蚁寻找食物路径行为启发的全局优化算法。然而，基本的蚁群算法存在一些固有的问题，如搜索时间过长和容易陷入局部最优。针对这些问题，王育平和亓呈明在2010年提出了一种改进的蚁群算法，称为随机化蚁群算法（Randomized Ant Colony Algorithm, RACA），专门用于解决连续性空间的优化问题。 RACA的主要改进在于引入了随机算法策略，以提高搜索效率和避免局部最优。在标准蚁群算法中，每只蚂蚁根据信息素浓度选择路径，但这种方法可能导致算法在解决问题时过于依赖历史信息，从而限制了其探索能力。在RACA中，部分点的函数值不再严格按照信息素浓度进行计算，而是通过随机数生成器来决定。这种随机性增加了算法的探索性和解的多样性。 此外，RACA还采用了新的信息素调整规则，特别是针对当前最优解和次优解的部分解。这意味着在找到更好的解后，算法不仅会更新这些解的相关信息素，而且会使用随机模式来进一步影响周围区域的信息素分布。这种策略有助于打破原有的信息素更新模式，防止算法过早收敛到局部最优。 实验结果显示，RACA在解决连续函数优化问题时，相比传统蚁群算法，表现出更优秀的性能。它能够在较短的时间内找到更接近全局最优解的解集，同时保持了良好的全局搜索能力。因此，RACA对于需要处理复杂优化问题的工程应用具有较高的实用价值。 关键词涉及的内容包括连续函数优化，这是优化问题的一个子领域，关注的是在连续域中找到函数的最大值或最小值。随机算法是RACA的关键组成部分，它为搜索过程带来了不确定性，有助于跳出局部最优的陷阱。蚁群算法作为一种基于群体智能的优化方法，在这里被改进以适应连续空间的特性，并且通过引入随机性提高了其优化效果。 RACA是蚁群算法的一种创新应用，通过随机化策略增强了算法的全局探索能力和防止局部最优的能力，对于解决复杂优化问题提供了一个新的有效工具。该研究对后续的优化算法设计和改进具有一定的启示意义。