梁昌勇 软件工程_改进交互式蚁群算法及其应用
改进交互式蚁群算法及其应用
*
黄永青
1,2+
，杨善林
1
，梁昌勇
1
【摘
要】
交互式蚁群优化(
interactive ant colony optimization
，
iACO
)是
一种利用人来评价解的优劣而进行系统优化的技术，可以求解性能指标不能或
者难以数量化的优化问题。分析了交互式蚁群优化模型面临的研究困难。针对
Tanabe
等人提出的交互式蚂蚁算法性能不足的问题，提出利用全局历史最优
解进行信息素的更新，并将信息素限定在一定区间内的改进交互式蚁群优化算
法，从人机交互角度讨论了解的构造方法和人的评价策略。最后，利用函数优
化和汽车造型设计进行了实验，运行结果表明算法具有较高优化性能。
【期刊名称】
计算机科学与探索
【年
(
卷
),
期】
2016(010)012
【总页数】
9
【关键词】
交互式蚁群优化；蚁群优化；人机交互；汽车造型
HUANG
Yongqing,YANG
Shanlin,LIANG
Changyong.Improved
interactive ant colony algorithm and its application.Journal of Frontiers
of Computer Science and Technology,2016,10(12)
：
1720-1728.
1
引言
蚁群优化(
ant
colony
optimization
，
ACO
)自意大利学者
Dorigo
提出以来，
已经应用于求解
TSP
(
traveling salesman problem
)等
NP
难问题
[1]
，并应
用于二分社区网络挖掘
[2]
和记忆式图像检索
[3]
等领域。然而，这些传统的
ACO
算法需要建立显式的目标函数才能求解，当性能指标难以数量化时，算法
应用受到限制。
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