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A Novel Hybrid Evolution Optimization Algorithm and its Application

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.5 (2015.10)바로가기
  • 페이지
    pp.195-206
  • 저자
    Bin Gao, Jing-Hua Zhu, Wen-Chang Lang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A257141

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
For the premature convergence and initial pheromone distribution problem of ant colony optimization algorithm, an improved particle swarm optimization (MPSO) algorithm is introduced into ant colony optimization algorithm in order to propose a novel hybrid evolution optimization (HEACO) algorithm in this paper. In the proposed HEACO algorithm, the ergodicity of the chaos is used to initialize the swarm in order to enhance the diversity of the particle swarm, and adjust the mutation probability and inertia weighting factor in order to improve the capability of local and global search. Then the MPSO algorithm is used to control the parameters of the heuristic factor, pheromone evaporation coefficient, and the stochastic selection threshold in order to effectively overcome the parameter influences of ACO, reduce the numbers of useless experiments and balance the developing optimal solution and enlarging search space. A series of typical traveling salesman problems are selected to validity the effectiveness of the proposed HEACO algorithm. The simulation results show that the performance of the proposed HEACO algorithm is better than the traditional ACO algorithm and PSO algorithm. So the proposed HEACO algorithm can effectively improve the solving efficiency and quality, and speed up the convergence and computation.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Travelling Salesman Problem
 3. Basic Method
  3.1. Chaos
  3.2. Particle Swarm Optimization Algorithm
  3.3. Ant Colony Optimization Algorithm
 4. A Novel Hybrid Evolution Optimization (HEACO) Algorithm
  4.1. The Idea of the HEACO Algorithm
  4.2. The Flow of the HEACO Algorithm
 5. Experimental Simulation and Analysis
 6. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

ant colony optimization algorithm particle swarm optimization algorithm travelling salesman problem chaos control parameter

저자

  • Bin Gao [ Wenzhou Key Laboratory of Material Processing and Die & Mould Technology, Wenzhou Vocational & Technical College, Wenzhou 325035, PR China ]
  • Jing-Hua Zhu [ Wenzhou Key Laboratory of Material Processing and Die & Mould Technology, Wenzhou Vocational & Technical College, Wenzhou 325035, PR China ]
  • Wen-Chang Lang [ Wenzhou Key Laboratory of Material Processing and Die & Mould Technology, Wenzhou Vocational & Technical College, Wenzhou 325035, PR China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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