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主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点。在连续空间中，以蚁群算法为主要寻优思路，采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性；采用自适应的交叉、变异概率以增强算法的智能性，仿真实验获得了较好的效果。
用于连续函数优化的改进蚁群算法
【摘 要】
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主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点。在连续空间中，以蚁群算法为主要寻优思路，采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性；采用自适
【机 构】
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南京工业大学自动化学院,南京理工大学自动化学院
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2008年2期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目（BK2007210）
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