基于募集机制的连续蚁群系统及其应用

摘要

针对经典蚁群算法只适用于离散优化问题的不足,从蚂蚁觅食的生物学行为出发,以寻觅最优食物源为目标,运用蚁群的海量募集和成群募集两种机制,并结合蚂蚁的厌食现象,均衡地搜索,由此构建了适用于连续问题的蚁群优化系统(MG-CACO).经典函数的测试表明,MG-CACO的全局寻优效率高,稳健性良好,尤其对高维问题的适应性强.将MG-CACO用于二甲苯异构化装置的操作条件优化,效果令人满意,其全局寻优性能和稳定性均优于其他方法.