信息素S型更新的耦合ACO算法及其应用

蚁群算法支持向量机参数优化

针对蚁群算法存在易过早收敛、出现停滞现象、陷入局部极值的问题,提出S型信息素更新策略与Alopex算法相耦合的改进蚁群优化算法(IACO).该算法定义全新的S型动态自适应信息素全局更新函数,使信息素增量随迭代次数和目标函数值变化而动态变化,同时耦合Alopex算法以提高算法的局部搜索能力.将IACO算法应用于支持向量机参数的优化中,构成IACO-SVM模型.利用UCI标准数据集进行数值实验.研究结果表明:IACO算法具有较强的寻优性能,IACO-SVM模型具有较高的平均分类准确率和较好的稳定性.

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