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翻译样例: 多蚁群伪并行优化算法
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受到自然界中真实蚁群觅食行为的启发,20世纪90年代初,Dorigo M通过构造人工蚂蚁,设计了最初的蚁群优化算法——蚂蚁系统(ant system, AS)。该算法是一种基于多主体的模拟进化全局搜索算法,它采用分布式控制,具有自组织性和正反馈性,优化过程不依赖于优化问题本身的严格数学性质,并且具有潜在的并行性。蚁群算法也存在一些不足,蚁群算法在构造解的过程中,随机选择策略使得算法的进化速度变慢,正反馈原理旨在强化性能较好的解,却容易出现停滞现象,从而以极大的概率引导蚁群走向局部最优解。

自然界中的蚁群具有自组织行为,在没有视觉的情况下,能够找出从食物源到蚁巢的最短路径。此外,蚁群还具有极强的环境适应能力,当原先最短的路径上出现障碍物时,能够再发现一条新的最短路径[3]。生物学家经过仔细研究发现蚂蚁之间通过一种称之为“信息素(pheromone)”的物质进行间接通信、相互协作来发现最短路径。蚂蚁在运动过程中,不但能够在它所经过的路径上留下该物质,而且能够感知它的存在及强度,并朝着该物质强度高的方向移动,以此指导自己的运动方向。

多蚁群伪并行优化算法的思想是将一个总的蚁群分成若干个子蚁群,不同的蚁群赋以不同的控制参数,对各蚁群分别进行相互独立的蚁群寻优,各蚁群在独立寻优过程中采用最大最小蚂蚁系统(max-min ant colony, MMAS)算法,并引入信息素平滑机制,以提高算法的全局寻优能力;各子蚁群在独立运行一定代数后,通过迁移算子联系,实现多蚁群的协同进化,最优解的获取是多个蚁群协同进化的综合结果。

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