创造性思维混沌蚂蚁群优化算法的提出与应用

"带创造性思维的混沌蚂蚁群优化算法是一种针对混沌蚂蚁群优化算法(CASO)的改进策略，旨在解决CASO算法容易陷入局部极值和精度低的问题。该算法结合了认知学理论，引入创造性思维(CT)的概念，通过构建基于CT过程的‘四阶段’模型来增强蚂蚁个体的寻优能力，从而提高整个蚁群的全局搜索性能。位置更新公式经过改进，使得蚂蚁在保持惯性和认知能力的同时，增加了CT能力，提升了算法的稳定性和搜索效率。仿真结果显示，CTCASO算法具有出色的搜索能力和稳定性，并且没有增加额外的参数或计算复杂度。" 本文是关于群智能优化算法的一篇研究，聚焦于混沌蚂蚁群优化算法的改进。作者李玉英提出了一种创新的方法，将创造性思维融入到传统的混沌蚂蚁群优化算法中，创建了CTCASO算法。这个新算法的出发点在于，由于CASO算法常常在求解过程中过早收敛，导致找到的解可能只是局部最优，而不是全局最优，而且计算精度也不理想。因此，作者从认知科学的角度出发，分析了这个问题，并找到了可能的解决方案。 CTCASO算法的核心在于其“四阶段”模型，这个模型模拟了创造性思维的过程，包括问题识别、信息搜索、想法生成和评估选择四个阶段。通过这个模型，算法能够引导蚂蚁个体跳出常规路径，探索更广阔的解决方案空间，避免陷入局部最优。在位置更新公式上，算法进行了适应性的调整，使得蚂蚁不仅受到当前位置和最好位置的影响（惯性和认知能力），还加入了创新性的元素，这有助于蚂蚁群体更有效地寻找全局最优解。 在实际应用中，CTCASO算法的优越性得到了验证。仿真实验表明，该算法在解决基准函数问题时，表现出强大的搜索能力，同时算法运行的稳定性也得到了显著提升。值得注意的是，尽管引入了创造性思维，但算法并没有增加新的参数或显著提高计算复杂度，这使得CTCASO算法在实际应用中更具可行性。 这篇研究为混沌蚂蚁群优化算法提供了一个新的改进方向，即利用创造性思维来提升算法的全局优化性能和稳定性，对于群智能领域的研究具有重要的参考价值。同时，这一方法可能对其他类似的优化算法也有一定的启发作用，为解决复杂的优化问题提供了新的思路。