论文研究 以扩展分区为核心的流程网分析方法.pdf

由于传统蚁群算法所采用的是随机概率搜索策略，收敛速度慢是其主要问题。为了提高算法的收敛速度，这里提出一种带奖惩策略的蚁群算法（PPACO）。新算法中，每次循环中发现的较优解都被挑选出来加以奖励，而普通解则被惩罚，这样就加快了较优路径和普通路径上信息素的差异；另外，为了不使这种差异对算法产生过多的影响，所有路径上的信息素都被限制在一定的范围[τmin，τmax]内，同时，信息素的挥发系数被设为相对较高值。通过典型模拟实验证明，新算法对解决复杂组合优化问题非常有效。