混合蚁群优化：解决连续域优化的群体学习方法

本文主要探讨了在群计算领域中，针对连续域优化问题的一种创新方法——混合蚁群优化算法（Hybrid Ant Colony Optimization for Continuous Domains）。作者肖菁和李亮平来自中国南方师范大学计算机科学学院和中山大学计算机科学系，他们的研究受到近年来对连续域优化问题广泛关注的驱动。这篇论文的背景资助来源于高等教育博士专业学位专项科研基金，编号为20090171120003。 作者肖菁，1975年出生，女性，副教授，专注于进化计算和数据挖掘等领域，其电子邮件地址为xiaojing@scnu.edu.cn。研究的核心内容是将蚁群算法与连续域的两种策略相结合，即连续种群基增量学习和差分进化算法。混合蚁群优化算法利用蚁群分布机制，并通过动态生成高斯概率密度函数，来解决传统优化方法中的多样性问题。 在混合蚁群算法中，首先，蚁群模拟了自然界中的觅食行为，每个蚂蚁代表一个解决方案，它们在搜索空间中探索最优解。在这个过程中，连续种群基增量学习负责在每一代迭代中逐步改进解决方案，通过不断积累经验并更新策略，以找到更优的局部或全局最优解。而差分进化算法则提供了全局搜索能力，它通过交叉、变异和重新初始化操作来增强算法的探索范围，防止陷入局部最优。 混合策略的结合旨在克服单一方法可能存在的局限性，如局部搜索的过早收敛和全局搜索的效率问题。通过这种方式，混合蚁群优化能够提高算法的适应性和稳定性，使其在处理连续优化问题时展现出更好的性能。这种方法的应用范围广泛，包括但不限于机器学习中的参数调优、信号处理中的滤波器设计、以及工程优化中的结构分析等。 这篇论文对于理解如何将群体智能理论与连续优化技术有效地结合起来具有重要意义，为解决实际问题中的复杂优化难题提供了一个新颖且高效的算法框架。通过阅读和深入研究该论文，读者可以了解到如何设计和实现这类混合优化算法，以及如何评估其在具体应用中的表现和潜在优势。