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一种改进的多策略协同进化蚁群优化算法及其应用( An Effective Improved Co-evolution Ant Colony Optimization Algorithm with Multi-Strategies and Its Application )
D Wu
针对复杂优化问题，提出了一种有效的改进协同进化蚁群算法。在MSICEAO中，采用多种群协同进化策略，将初始种群划分为多个子种群，进行信息交换和共享。采用加权初始信息素分配策略提高效率，调整信息素因子和距离因子。采用精英保留策略来提高溶液质量。采用信息素蒸发速率的自适应动态更新策略来平衡收敛速度和解的质量。利用聚集信息素扩散机制增强协作效果，突出群体智能的协作思想。为了验证MSICEAO的有效性，我们在8个TSP和一个实际的门分配问题上进行了实验。将MSICEAO算法与TS、GA、PSO、ACO和PSACO五种最先进的算法进行了比较。实验结果表明，MSICEAO算法明显优于已有的两种算法。
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