利用均匀设计优化蚁群算法参数设定

"基于均匀设计的蚁群算法参数设定" 本文主要探讨了在蚁群算法中的参数设定问题。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找最短路径行为的优化算法，广泛应用于解决如旅行商问题(TSP)等复杂优化问题。然而，算法的参数设置一直是一个挑战，通常依赖于经验和大量的试验，这既耗费时间又难以找到最优参数组合。 文章提出了一种创新的方法，即利用均匀设计理论来解决这个问题。均匀设计是一种统计学上的试验设计方法，它能以较少的试验次数覆盖所有可能的参数组合，从而有效地探索多因素多水平的问题。将蚁群算法的基本模型参数设定转化为均匀设计的框架下，可以高效地确定算法参数的取值范围。 在旅行商问题的仿真试验中，研究人员应用了这种方法来设定蚁群算法的参数。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。试验结果表明，通过均匀设计选取的参数组合显著提高了蚁群算法的运行性能，找到了更接近最优解的解决方案。这证实了利用均匀设计进行参数设定的有效性和可行性。 此外，文章还提到了两位作者的研究背景，黄永青和梁昌勇分别在进化计算、决策分析以及人工智能领域有深入研究。他们所在的机构，合肥工业大学计算机网络系统研究所和东北大学数学系，也在这些领域有着扎实的基础。 该文提供了一个新的视角来解决蚁群算法参数设定的难题，为优化算法的设计和应用提供了有价值的工具，有助于减少试验成本，提高算法效率，对于优化算法的研究和发展具有重要意义。同时，这一方法也可以扩展到其他类似的全局优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，对于实际问题的求解具有实际应用价值。