二阶群体智能
摘要：一种人工蚁群系统（ACS）算法用于解决一般的组合优化问题（COP），通过引入负信息素扩展了之前的AC模型[21]。我们使用多个旅行商问题（TSP）作为基准进行测试。我们展示了通过使用两组不同的信息素，第二阶共进化折衷正反馈可以获得比单一正反馈系统更好的结果。该算法在已知的NP完全的组合优化问题中进行了测试，并在对称的TSP上运行。我们展示了这个新的算法与这些基准的比较得到了有利的结果，这与Robinson [26,27]和Gruter [28]的最新生物学发现一致，其中“无进入”信号和负反馈使得群体能够迅速重新分配大多数觅食蚂蚁到更好的食物区域。这是第一次实现带有这些成功特征的扩展ACS算法。
作者：Vitorino Ramos, David M.S. Rodrigues, Jorge Louc{c}~a
论文ID：1306.3018
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2013-06-14