遗传算法与蚂蚁算法融合的马尔可夫收敛性分析

摘要

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但不能很好地利用系统的反馈信息.蚂蚁系统是一种并行的分布式正反馈系统,但初始求解速度慢.遗传算法与蚂蚁算法的融合,优势互补.基于上述思想,提出遗传算法与蚂蚁算法融合的模型与方法,对该方法的收敛性进行了马尔可夫理论分析,并证明其优化解满意值序列是单调不增的和收敛的.且对NP-hard问题中的30城市TSP和中国CHN144城市TSP两个实例进行了实验分析,仿真数据表明该方法不仅是一个逐步收敛的过程,而且求解速度和求解效果都非常好.