蟻群算法及其應(yīng)用研究——基于旅行商問題和圖像分類.pdf

1、蟻群算法是MarcoDorigo等學(xué)者在真實螞蟻覓食行為的啟發(fā)下提出的一種具有高度創(chuàng)新性的元啟發(fā)式搜索算法。它是繼模擬退火算法、遺傳算法、禁忌搜索算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等之后提出的又一種應(yīng)用于解決組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式搜索算法。試驗表明，蟻群算法具有較好的求解能力，但是蟻群算法存在收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解等不足。本文主要研究如何改進(jìn)算法模型并應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域，主要工作包括以下兩部分。 首先，對蟻群算法進(jìn)行基礎(chǔ)理論研究，改進(jìn)并提

2、出分類蟻群算法(CBACO)，將其應(yīng)用于TSP問題。旨在對蟻群算法近年來的研究進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)，歸納算法的成功和存在的不足，對不足之處進(jìn)行理論分析并改進(jìn)，目的在于提高蟻群算法的總體性能。改進(jìn)后的模型在智能蟻群的基礎(chǔ)上引入隨機蟻群以便擴大搜索空間，不同蟻群實行各自不同的搜索前進(jìn)策略和信息更新機制，從而避免算法陷入早熟，以獲取更大的解空間。并可通過調(diào)節(jié)隨機蟻群與智能蟻群的比例來控制收斂速度，從而提高算法的運行效率。試驗表明，將其應(yīng)用于TSP問題

3、可以獲取更好的求解性能。 其次，針對基本蟻群算法分類圖像速度慢的缺點，根據(jù)蟻群算法的聚類和離散性特點，改進(jìn)蟻群算法并應(yīng)用于圖像分類。隨機螞蟻在圖像中識別類、構(gòu)建類別表，并確定聚類中心、生成相應(yīng)類的智能螞蟻，指導(dǎo)智能螞蟻分類的過程；智能螞蟻按相應(yīng)的搜索前進(jìn)策略向聚類中心聚集，識別目標(biāo)。同時所有的螞蟻在搜索前進(jìn)過程中對圖像進(jìn)行邊緣提取，以便提高算法對圖像邊緣分類的準(zhǔn)確度。試驗表明，相比基本蟻群算法求解圖像分類問題，由于該改進(jìn)引入初始