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针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。 相似文献
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