一种基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法

摘要： 邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻域拓扑.将种群中的个体视作智能体,设计了基于邻域拓扑的状态和动作,选用4种不同特征的邻域拓扑用于构建邻域候选池,之后采用Q-lcarning方法根据个体的奖励... （共26页）