ABSTRACT I detta dokument, en förbättrad myrkolonioptimering (ICMPACO) algoritm baserad på multi-befolkningsstrategi, co-evolution mekanism, feromon uppdateringsstrategi, och feromon diffusionsmekanism föreslås för att balansera konvergens hastighet och lösning mångfald, och förbättra optimeringen prestanda för att lösa den storskaliga optimeringsproblem. I den föreslagna ICMPACO-algoritmen är optimeringsproblemet uppdelat i flera delproblem och myrorna i befolkningen är uppdelade i elitmyror och gemensamma myror för att förbättra konvergensgraden och undvika att falla in i det lokala optimala värdet. Pheromone-uppdateringsstrategin används för att förbättra optimeringsförmågan. Feromonspridningsmekanismen används för att göra feromon som frigörs av myror vid en viss punkt, vilket gradvis påverkar ett visst spektrum av angränsande regioner. Mekanismen för samevolution används för att utbyta information mellan olika undergrupper för att genomföra informationsutbyte. För att verifiera optimeringsprestandan hos ICMPACO-algoritmen, väljs problemet med resande säljare (TSP) och det faktiska porttilldelningsproblemet här. Experimentresultaten visar att den föreslagna ICMPACO-algoritmen effektivt kan få det bästa optimeringsvärdet för att lösa TSP och effektivt lösa problemet med porttilldelning, få bättre uppdragsresultat och det tar på sig bättre optimeringsförmåga och stabilitet. INDEX TERMS Co-evolution mekanism, ACO, feromon uppdateringsstrategi, feromon diffusion mekanism, hybrid strategi, uppdrag problem.
Författarna i REF föreslog en förbättrad multi-Population Co-evolution Ant Colony Optimization (ICMPACO) algoritm, som bygger på multi-befolkningsstrategi, co-evolution mekanism, feromon uppdateringsstrategi och feromon diffusion mekanism.
An Improved Ant Colony Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategies for Scheduling Problem
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}