J4 ›› 2012, Vol. 30 ›› Issue (1): 56-59.
杨柳1,刘铁英2,李雪莲3
YANG Liu1,LIU Tie-ying2,LI Xue-lian3
摘要:
为了避免传统吉布斯算法的诸多缺陷,提高算法的求解能力,对蚁群算法(ACO:Ant Colony Optimization)进行了改进:引入粒子群算法(PSO:Particle Swarm Optimization)动态调节ACO函数中的参数获得最优解。在奔腾PC机的实验平台上、Windows 2003 Server操作系统下、开发工具为VB的模拟实验中,结果证明,混合的群智能算法使经典旅行商问题求解的计算时间缩短,提高了算法的收敛速度,有较好的发展前景。利用PSO处理连续优化问题的优点,将混合算法应用于生物信息学的模体识别中,可实现更加快速的基序发现处理。
中图分类号: