模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (1): 1-6    DOI:
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蚁群算法一阶欺骗性问题的时间复杂度分析
陈崚1,2,孙海鹰1
1.扬州大学 信息工程学院 计算机系 扬州 225009
2.南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210093
Time Complexity Analysis of Ant Colony Algorithm on First Order Deceptive Problem
CHEN Ling1,2,SUN Hai-Yin1
1.Department of Computer,College of Information Engineering,Yangzhou University,Yangzhou 225009
2.State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University,Nanjing 210093

全文: PDF (347 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 文中研究蚁群算法求解欺骗性问题时的时间复杂度。以蚁群算法一阶欺骗性问题n-bit陷阱问题为例, 证明使用信息素带限的最大最小蚁群算法求解n-bit陷阱问题达到最优解的时间复杂度为O(n2mlnn),其中n为问题的规模,m为蚂蚁的个数。实验结果验证上述结论的正确性。
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关键词 蚁群优化n-bit陷阱问题欺骗性问题    
Abstract:The time complexity of ant colony optimization (ACO) on the deceptive systems is analyzed. Based on the study of the n-bit trap problem which is a first order deceptive problem of ACO, It is proved that time complexity for n-bit trap problem is O(n2mlnn) by max-min ant system (MMAS), which is an ACO with limitations on the pheromone on each edge. Here, n is the size of the problem and m is the number of artificial ants. The experimental results confirm the correctness of the conclusions.
Key wordsAnt Colony Optimization    n-bit Trap Problem    Deceptive Problem   
收稿日期: 2009-07-07     
ZTFLH: TP301.6  
基金资助:国家自然科学基金(No.60673060、60773103)、江苏省自然科学基金(No.BK2008206)和江苏省教育厅自然科学基金(No.08KJB520012)资助项目
作者简介: 陈崚,男,1951年生,教授,博士生导师,主要研究方向为进化算法和系统优化.E-mail:lchen@yzcn.net.孙海鹰,女,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为进化算法、系统优化.
引用本文:   
陈崚,孙海鹰. 蚁群算法一阶欺骗性问题的时间复杂度分析[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(1): 1-6. CHEN Ling,SUN Hai-Yin. Time Complexity Analysis of Ant Colony Algorithm on First Order Deceptive Problem. , 2010, 23(1): 1-6.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2010/V23/I1/1
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