求解多目标优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.     

连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法

蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性     

蚁群算法在系统辨识中的应用

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,并指出了今后进一步工作的方向.     

一种定向式挖掘的连续域蚁群算法

针对蚁群算法在求解连续域优化问题时存在复杂度较大、迭代次数较长等问题,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。改进的蚁群算法通过对解空间定向式挖掘来实现全局快速搜索。给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与其他连续域蚁群算法以及其他智能优化方法进行仿真对比实验。详细的测试结果表明,改进后算法具有优良的全局优化性能,收敛速度也有很好的提升。     

一种求解函数优化的混合蚁群算法*

将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法,克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果好于遗传算法。     

求解混杂生产调度问题的嵌套混合蚁群算法

蚁群算法作为解决优化问题的有力工具,它的有效性已经得到了证明.由于其生物学背 景,基本蚁群算法被设计来求解复杂的排序类型组合优化问题,在连续空间优化问题的求解方面 研究很少.本文提出一种嵌套混合蚁群算法,用于解决具有混杂变量类型的复杂生产调度问题, 在一种新的最佳路径信息素更新算法的基础上,提高了搜索效率.计算机仿真结果表明,本文提 出的方法在求解此类问题上性能优于另一种基于进化计算的有效方法--遗传算法.     

变尺度混沌蚁群优化算法

将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着蚁群算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样,混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用。将变尺度混沌蚁群优化算法用于求解函数优化问题的实验结果表明,该算法在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种测试函数优化问题方面具有很好的效果。     

多目标优化问题的蚁群算法研究

将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间,针对多目标优化问题的特点,提出一种用于求解带有约束条件的多目标函数优化问题的蚁群算法.该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,用以加速算法收敛和维持群体的多样性.通过3组基准函数来测试算法性能,并与NSGAII算法进行了仿真比较.实验表明该方法搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近的效果好,获得的解的散布范围广,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

基于MMAS的多目标优化算法研究

针对多目标优化问题求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了多目标的协调优化,提出了一种基于最大最小蚁群算法(MMAS)的多目标优化蚁群算法.将蚁群算法的离散搜索机制映射到连续空间,修改了离散蚁群算法的行进规则和信息素的存留策略,使蚁群算法能够应用于解决解空间连续的问题.最大最小蚂蚁系统信息素取值方式的引入,极大地改善了蚁群算法搜索过程中容易陷入停滞的问题,尤其改善了蚁群算法在解空间的全局搜索能力.通过对两组测试函数求解的结果与其它方法比较,仿真结果表明所获得的最优解更多,分布范围更广,所求得的最优解集更加逼近真实的最优前沿.     

蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法

针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用模拟退火算法、遗传算法具有更好的收敛速度.