免疫蚁群算法(IAA)解决约束模型多解问题
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更新于2024-08-28
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"用IAA求解约束模型多解问题——袁华、李文辉、常欣的研究论文"
本文主要探讨了一种新的优化方法,即免疫蚁群算法(IAA),用于解决约束模型中的多解问题。传统的蚁群优化算法(ACO)在处理复杂问题时常常遇到早熟收敛的问题,即算法过早地停止在局部最优解,无法找到全局最优解,同时,其局部搜索能力也有待提高。为此,研究人员提出了IAA,它结合了人工免疫系统的基本原理,以增强算法的优化能力和防止早熟收敛。
免疫算法源于生物免疫系统的机制,通过模拟抗体与抗原的相互作用,实现对最优解的搜索和保持。在IAA中,蚂蚁被看作是抗体,它们能够在搜索空间中移动并识别可能的解(抗原)。为了增加算法的多样性,IAA设计了具有免疫能力的蚂蚁,这些蚂蚁能够适应环境变化,避免群体陷入单一的解决方案,从而保持蚁群的进化能力。
具体来说,IAA的核心策略包括以下几个方面:
1. 抗体生成与选择:算法模仿免疫系统的初次免疫反应,随机生成初始的蚂蚁(抗体)群体,并根据一定的规则进行选择,保留适应度高的蚂蚁。
2. 抗体变异与克隆:在随后的迭代过程中,适应度较高的蚂蚁会通过变异和克隆操作生成新的蚂蚁,这有助于探索更广泛的解决方案空间,防止早熟收敛。
3. 抗体清除:借鉴免疫系统的清除机制,IAA会淘汰适应度较低的蚂蚁,以保持种群的活力和多样性。
4. 记忆机制:算法引入了记忆机制,保存过往优秀的解决方案,以在后续迭代中指导搜索方向。
通过这些机制,IAA能够在局部开采与全局探索之间取得更好的平衡,既能够深入挖掘局部区域以提高精度,又能在搜索空间中广泛探索以避免早熟收敛。实验结果显示,IAA相比传统ACO在优化性能和时间性能上都有显著提升,证明了该方法的有效性。
关键词:几何约束模型,蚂蚁算法,免疫算法
这篇研究论文发表在2010年7月的《吉林大学学报(理学版)》第48卷第4期,作者是来自长春工业大学和吉林大学的袁华、李文辉和常欣。文章中提到的中图分类号为TP31,文献标志码为A,文章编号为1671-5489(2010)04-0636-05。通过这项工作,作者们为解决约束模型的多解问题提供了一个创新且有效的工具,为未来优化算法的研究和应用开辟了新的思路。
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