基于图知识迁移的蚁群算法参数选择

同时考虑蚁群算法的所有运行参数, 提出一种基于图知识迁移的蚁群算法参数选择方法. 首先, 将包含知识(蚁群算法的运行参数) 的源任务映射到一个高维的迁移空间, 并通过迁移权值连接不同的源任务, 构造一个模型迁移图; 然后, 扩展模型迁移图使其包含目标任务, 并利用图论的知识学习迁移函数; 最后, 通过最小二乘法自主地给目标任务分配一个优化的运行参数组合. 机器人路径规划问题的仿真结果验证了该方法的智能性、快速性与合理性.