并行二进制蚁群算法：多峰函数优化的改进研究

"本文是关于并行二进制蚁群算法在多峰函数优化领域的研究论文，由王柳毅和熊伟清撰写，发表于宁波大学计算机科学与技术研究所。" 本文主要探讨了传统的蚁群算法在解决函数优化问题时所面临的挑战，如实现难度大、占用存储空间过多、需要记忆功能以及难以与其他算法集成等。为了解决这些问题，作者提出了一种新的算法——二进制蚁群算法（Binary Ant Colony Algorithm, BACA）。BACA在处理单极值问题时展现出了良好的性能，但当面对多峰函数优化时，其效果则有所不足。 为了改进这一情况，论文的核心贡献在于将并行化思想引入到BACA中。通过并行化处理，可以有效提高算法的计算效率和解决复杂问题的能力。作者对包括多峰和单峰在内的多个函数进行了测试，实验结果显示，改进后的算法在稳定性与收敛速度方面表现出色，验证了并行化策略的有效性。 关键词涵盖了蚁群算法、二进制操作、函数优化以及并行化技术，表明该研究专注于利用这些技术来优化多模态函数的求解过程。文章的文献标识码为A，中图分类号为TP301，这通常表示该研究属于计算机科学与技术领域的应用型学术论文。 并行二进制蚁群算法的提出，不仅解决了传统蚁群算法在多峰优化问题上的局限，还为其他类似优化算法提供了借鉴。通过并行计算，算法能够更有效地探索解决方案空间，加速找到全局最优解。这一研究对于优化理论与实践，特别是在大规模复杂问题的解决上，具有重要的理论价值和应用前景。