自然杂志 ›› 2006, Vol. 28 ›› Issue (2): 102-105.

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蚁群算法的研究进展评述

段海滨; 王道波; 于秀芬   

  1. ①博士，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京 100083;②教授， 南京航空航天大学自动化学院 南京210016;③ 助理研究员;中国科学院空间科学与应用研究中心，北京100080
  • 收稿日期:2005-11-23 修回日期:2005-11-23 出版日期:2006-04-20 发布日期:2006-04-20
  • 通讯作者: 段海滨

Review on Research Progress in Ant Colony Algorithm

DUAN Hai-bin①; WANG Dao-bo②; YU Xiu-fen③   

  1. ① Doctor; Lecture; School of Automation Science and Electrical Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics; Beijing 100083② Professor; College of Automation Engineering; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics; Nanjing 210016③ Associate researcher; Center for Space Science and Applied Research; Chinese Academy of Sciences; Beijing 100080
  • Received:2005-11-23 Revised:2005-11-23 Online:2006-04-20 Published:2006-04-20
  • Contact: DUAN Hai-bin

被引次数

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摘要： 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。本文在介绍回顾蚁群算法发展历史的基础上,简要评述了部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。

关键词: 蚁群算法, 信息素, 正反馈, 模型改进

Key words: ant colony algorithm, pheromone, positive feedback, model improvement

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