發(fā)布時間：2025-01-15 12:24

　　 蟻群算法是一種源于大自然生物界的仿生進化算法,具有自組織性、正反饋性、較強的魯棒性和分布式計算等特性,且易于與其它算法相結合,在眾多的復雜組合優(yōu)化領域中有著廣闊的應用前景。首先對蟻群算法的理論及其重要參數(shù)進行了闡述,繼而分析了其在參數(shù)優(yōu)化和智能融合方面的改進與應用;然后對其在車間作業(yè)調(diào)度問題、車輛路徑問題、圖像處理、電力系統(tǒng)優(yōu)化等領域的應用進展進行了綜述;最后對其理論研究和應用領域可能存在的問題及對策進行了探討和展望。

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 理論研究
    2.1 基本的蟻群算法
    2.2 改進的蟻群算法
        2.2.1 蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化
            2.2.1. 1 精英螞蟻系統(tǒng)EAS
            2.2.1. 2 最大最小蟻群系統(tǒng)MMAS
            2.2.1. 3 自適應蟻群算法AACA
        2.2.2 蟻群算法的智能融合
            2.2.2. 1 遺傳蟻群算法 (GACA)
            2.2.2. 2 免疫蟻群算法 (IACA)
            2.2.2. 3 模擬退火蟻群算法 (SA-ACA)
            2.2.2. 4 粒子群蟻群算法 (PSO-ACA)
3 應用研究
    3.1 車間作業(yè)調(diào)度問題JSP (Job-shop Scheduling Problem)
    3.2 車輛路徑問題VRP (Vehicle Routing Problem)
    3.3 圖像處理應用領域
    3.4 電力系統(tǒng)的應用及其優(yōu)化
4 問題與展望



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