TY - A2的瓦莱罗能源弗朗西斯科AU - Li Peng盟——朱,华PY - 2016 DA - 2016/12/29 TI -参数选择蚁群算法基于细菌觅食算法SP - 6469721六世- 2016 AB -蚁群算法的优化性能(ACA)主要取决于合适的参数;因此，ACA的参数选择非常重要。提出了一种基于细菌觅食算法(BFA)的蚁群算法参数选择方法，考虑了不同参数之间的耦合效应。首先，将蚁群算法的参数映射到多维空间，利用趋化算子确保各参数群趋近于最优值，加快了各参数集的收敛速度;其次，利用复制算子提高了优化整个参数集的运算速度。最后，利用消去分散算子加强参数的全局优化，避免陷入局部最优解。为了验证该方法的有效性，将结果与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的结果进行了比较，并使用不同的网格映射对机器人路径规划进行了仿真。结果表明，基于BFA的蚁群算法的参数选择是最优方法，能够快速、准确、有效地确定最优参数组合。SN - 1024-123X UR - https://doi.org/10.1155/2016/6469721 DO - 10.1155/2016/6469721 JF - mathematics Problems in Engineering PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -