[1]Dorigo M, Maniezzo V, Colorai A. The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetic, 1996, 26(1): 29-41. [2]Stützle T, Hoos H. Max-min Ant Systems[J]. Future Generation Computer Systems, 2000, 16(8): 889-914. [3]李士勇, 陈永强, 李 研. 蚁群算法及其应用[M]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学出版社, 2004. [4]段海滨. 蚁群算法原理及应用[M]. 北京: 科学出版社, 2005. [5]Pellegrini P, Stützle T, Birattari M. Off-line and On-line Tuning: A Study on MAX-MIN Ant System for TSP[C]//Proc. of ANTS’10. Heidelberg, Germany: Springer-Verlag, 2010. [6]Battiti R, Brunato M, Mascia F. Reactive Search and Intelligent Optimization[M]. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2008. [7]俞云新, 王更生. 基于粒子群的蚁群算法参数最优组合研究[J].华东交通大学学报, 2010, 27(1): 47-51. [8]劳 眷. 蚁群算法求解TSP问题若干改进策略的研究[J]. 科学技术与工程, 2009, 9(9): 2459-2462. [9]黄永青, 梁昌勇, 张祥德. 基于均匀设计的蚁群算法参数设 定[J]. 控制与决策, 2006, 21(1): 93-96. [10]张建民, 恰汗?合孜尔, 梁小强. 蚁群算法参数对物流配送路径问题求解的影响[J]. 计算机与数字工程, 2008, 36(12): 26-28. [11]詹士昌, 徐 婕, 吴 俊. 蚁群算法中有关算法参数的最优选择[J]. 科技通报, 2003, 19(5): 381-386. [12]方开泰, 马长兴. 正交与均匀实验设计[M]. 北京: 科学出版社, 2001. [13]贾兆红. 粒子群优化算法在柔性作业车间调度中的应用研 究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2008. [14]牟廉明. 基于参数动态变化和变异的蚁群算法[J]. 计算机工程, 2010, 36(19): 185-187.
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