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1、第29卷第1期自动化学报Vol129,No112003年1月ACTAAUTOMATICASINICAJan.,20031)蚁群算法在系统辨识中的应用汪镭吴启迪(同济大学电子与信息工程学院上海200092)(E2mail:wanglei@mail.tongji.edu.cn)摘要将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解,定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法,并在线性系统参数辨识的实例仿真中得到了很好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.最后,对蚁群算法在连续空间优化领域中的适用特征作了总结,并指出了今后
2、进一步工作的方向.关键词蚁群算法,连续空间寻优,系统参数辨识中图分类号TP18AntSystemAlgorithmBasedSystemIdentificationWANGLeiWUQi2Di(ElectronicsandInformationInstituteofTongjiUniversity,Shanghai200092)(E2mail:wanglei@mail.tongji.edu.cn)AbstractTheantsystem(AS)algorithmwhichisoftenappliedtodiscretespaceproblemsolvingisintr
3、oducedintosystemparameteridentificationproblemsolvinginthecontinuousspace.Corre2spondingidentificationalgorithmisdescribedandtraildistributionfunctionofeachintelligentantisdefined.Goodsimulationresultsarederivedintheexampleoflinearsystemparameteridentifi2cation,thusthepotentialofASalgor
4、ithm’sapplicationtotheoptimizationproblemsincontinuousspaceisproved.Attheendofthispaper,theapplicabilitycharactersofASapplicationincontin2uousspaceoptimizationproblemsaresummarized,anddirectionoffurtherstudyisgiven.KeywordsAntsystemalgorithm,continuousspaceoptimization,systemparameterid
5、entifica2tion1引言蚁群算法是一种基于种群的启发式搜索算法,由DorigoM等人首先提出.它充分利用了1)国家自然科学基金(79970030,60104004,70271035)和国家高性能计算基金(99520)资助SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofP.R.China(79970030,60104004,70271035)&NationalHigh2Perfor2manceComputationFoundation收稿日期2001208211收修改稿日期2001211216ReceivedAug
6、ust11,2001;inrevisedformNovember16,20011期汪镭等:蚁群算法在系统辨识中的应用103蚁群能搜索从蚁穴至食物间最短路径的集体寻优特征,以及该过程与旅行商问题(TSP)之间[1,2]的相似性,用该算法得到了具有NP2难度的旅行商问题的最优解答.同时,该算法还被用于求解Job2shop调度问题、二次指派问题(quadraticassignmentproblem)、背包问题(knapsack[3～6][7]problem)等,并被用于数据的特征聚类,取得了很好的仿真实验结果,证明了蚁群算法在组合优化类问题求解中优越的适用特性.该算法所定义
7、的问题求解模式能够将问题求解的快速性、全局优化特征及有限时间内答案的合理性结合起来,所以引起了许多研究者的注意.通过相关的研究工作,该算法目前已在最初模型的基础上得到了改进和扩展,并被应用于包括机器人系统、图象处理、制造系统、车辆路径规划、通讯系统、工程设计,以及电力系统在内的多种应用场合,还解决了实际系统中的动态资源规划、运动规划、数据分类等问题.在本文研究中,作者所关注的是蚁群算法在连续空间寻优中的应用前景,并在此领域做了一定的工作,在连续空间内进行了合理的蚁群算法定义和仿真验证.2用于连续空间寻优的蚁群算法2.1用于离散空间寻优的蚁群算法概述在
