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相似文献
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1.
基手多态蚁群算法的测试用例自动生成   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。将局部搜索与全局搜索结合起来,结合路径的相似度,缩小搜索空间;根据适应度函数确定最好路径,既解决局部最优化问题,又提高收敛效率。与基本蚁群算法对比,其结果显示该方法效率优于基本蚁群算法。  相似文献   

2.
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大权重的信息素更新策略,以增强其导向性,提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径,发现其他更优解,以保证算法多样性。然后,每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换,以提高解的质量。以旅行商问题为例,将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比,其表现皆更优。  相似文献   

3.
基于蚁群优化算法的云计算任务分配   总被引:3,自引:0,他引:3  
张春艳  刘清林  孟珂 《计算机应用》2012,32(5):1418-1420
针对已有的适用于分配任务的蚁群算法易陷入局部最优解的缺陷,提出了一个保证云服务质量的分组多态蚁群算法。该算法将蚁群按职能不同分为搜索蚁、侦察蚁和工蚁,根据预测完成时间的更新使平均完成时间逐渐取得最小值,从而减少产生局部最优解的可能,最后通过Cloudsim仿真实现。结果表明该方法减少了处理请求任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率。  相似文献   

4.
基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。  相似文献   

5.
针对蚁群算法在求解旅行商问题(TSP)时出现的收敛速度慢和多样性较差的问题,提出结合协同机制与动态调控策略的双蚁群算法.首先,将蚁群根据适应度值动态地划分为导向蚁和合作蚁,从而构成异构双蚁群.其次,异构双蚁群采用协同机制平衡算法多样性和收敛速度:导向蚁在路径构建时引入传播因子,增大蚂蚁选择新路径的概率,扩大搜索范围,提高算法多样性;合作蚁受导向蚁中最优路径的引导,当路径相似度达到阈值时,启动合作算子,加快算法收敛速度.最后,引入动态调控策略,在全局信息素更新时引入自适应调控算子,对全局最优路径的信息素进行正向激励或反向惩戒,加快收敛速度的同时避免算法陷入局部最优.求解TSP测试集的实验结果表明,该算法不仅提高了解的质量,保证了算法多样性,而且加快了算法收敛速度,尤其在大规模城市问题中效果更为明显.  相似文献   

6.
林冬梅  王东 《计算机应用》2007,27(10):2478-2480
将蚁群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制蚁群算法早熟收敛问题,并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集,提高其求解质量和效率;引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。  相似文献   

7.
为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果,提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法。该算法首先引入混沌随机策略,在算法初始化阶段改变原始的贪心策略,使初始信息素混沌分布,以保持种群的多样性,从而提高解的精度;其次,将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群,两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索;在种群间采取诱导机制,正常蚁负责搜索最优路径,孤立蚁混沌随机释放信息素,将正常蚁群诱导至新的路径邻域,从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾。通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较,验证了所提算法的有效性。  相似文献   

8.
本文提出加权值多态蚁群算法。在信息素初始化时加入权值,加大各条路径之间的信息素差异,利于蚂蚁快速进行路径选择;在概率选择过程中加入权值,提高蚂蚁搜索效率;采用了蚁周模型对信息素进行全局更新,并且设置了信息素最大值,避免算法陷入局部最优解。最后采用均匀分布的方法确定参数值,通过仿真实验结果表明,该方法在TSP问题中具有良好的稳定性和高效性。  相似文献   

9.
本文提出加权值多态蚁群算法。在信息素初始化时加入权值,加大各条路径之间的信息素差异,利于蚂蚁快速进行路径选择;在概率选择过程中加入权值,提高蚂蚁搜索效率;采用了蚁周模型对信息素进行全局更新,并且设置了信息素最大值,避免算法陷入局部最优解。最后采用均匀分布的方法确定参数值,通过仿真实验结果表明,该方法在TSP问题中具有良好的稳定性和高效性。  相似文献   

10.
在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势栅格的初始信息素浓度较高,避免蚂蚁盲目搜索;采用定向邻域扩展策略重新定义蚂蚁移动规则,进一步缩短路径并提高搜索效率;利用角度引导因子增加终点的指导作用,增加障碍物影响因子避免路径陷入死锁以及降低曲折路径的出现率;采用双层精英蚁策略加大最佳路径的信息素含量,防止算法陷入局部最优,提升算法收敛性。实验结果表明,经过改进后,算法的寻优性和收敛能力都得到了极大的提升。  相似文献   

11.
针对差异工件的单机批调度问题,提出了动态自适应加权多态蚁群算法对最大完工时间进行优化,该算法引入了不同种类的蚁群,每种蚁群都有不同的信息素调控机制,并根据批调度问题对不同种类的蚁群的状态转移概率和信息素更新机制进行了改进,同时将局域搜索与全局搜索相结合,从而更符合蚁群的真实信息处理机制。对不同规模的算例进行了仿真,结果验证了该算法的有效性和可行性。  相似文献   

12.
为了更好地解决软硬件双路划分问题,提出一种自适应蚁群算法.基本思想是:对状态转移概率与信息素挥发因子,采取自适应调节策略.保证了算法前期蚁群的随机性较大,可以充分全局搜索;算法后期蚁群的随机性降低,以使算法在较短的时间内收敛.对不同节点的控制数据流图进行仿真实验,表明在同等条件下,相对于改进模拟退火、改进禁忌搜索、改进蚁群算法以及DCG3A 方法,所提出算法的命中率与收敛时间结果均更优.节点规模越大,优势尤其明显.  相似文献   

13.
提出一种基于异类蚁群的双种群蚁群(Dual Population Ant Colony Algorithm Basedon Heterogeneous Ant Colonies,DPACBH)算法,算法将两种信息素更新机制不同的蚁群分别独立进行进化求解,并定期交换优良解和信息来改善解的多样性,增强跳出局部最优的能力,使算法更容易收敛到全局最优解。以TSP(Travel Salesman Problem)问题为例所进行的计算表明,该算法比基本双种群蚁群算法具有更好的收敛速度和准确性。  相似文献   

14.
蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。  相似文献   

15.
针对原有的多种群蚁群算法收敛速度慢,运行时间长,容易早熟等缺陷,提出了一种新型异类多种群蚁群算法。算法由多类不同特性蚁群构成,不同蚁群具有不同特质,且优势互补,彼此间具有潜在的合作性。不同种类蚁群搜索时,通过子蚁群间的相似度,自适应选择最互补的蚁群进行信息交换,以加强不同种类蚁群间的协作,增强解的多样性,增强跳出局部最优的能力。TSP仿真结果表明,该算法在搜索速度以及搜索质量方面都有明显的提高。  相似文献   

16.
To get a more efficient program for net routing design in VLSI physical design, a new mixed algorithm is presented by combining ant colonies algorithm and Tabu search algorithm for improving net routing design scheme in VLSI physical design. The models by considering different structure property such as two-terminal, multiple-terminal, multi-layers and gridless net routing are developed with introducing the proper parameters matching which can be obtained by computer experiments. The results show that the new algorithm can avoid the low convergence rate in the initial stage of basic ant colonies system. The efficiency of the Tabu-ant colonies is improved about 16.667%; meantime, the Tabu-ant colonies system can also avoid the local optimal solution effectively. It builds a basis for future work in solving multiple-terminal, multiple-layers and gridless net routing problems with high efficiency.  相似文献   

17.
为了解决集装箱海上运输网络系统的NP问题,采用智能仿生蚁群优化算法进行网络优化计算,寻找运输网络中的最短路径。以环渤海内支线集装箱运输网络系统为研究对象,通过构建蚁群优化模型,实验分析和计算,证明运用蚁群智能优化算法可以得到最优的航行路线,算法为合理进行集装箱运输网络的航线配置提供了一个参考依据。  相似文献   

18.
提出了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法,该算法用构型空间法对场景进行建模,模拟蚂蚁群体觅食的智能行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索。搜索过程在基于蚁群优化算法的基础上增加了最近邻居策略和目标导引函数,使搜索过程快速高效。并在实验环境中对机器人路径规划进行仿真,结果显示在多障碍物下也能迅速规划出最优路径,表明研究的可行性和有效性。  相似文献   

19.
基于蚂蚁网络的一种QoS选路新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
选路技术是保证网络QoS的一个重要因素。基于蚂蚁网络的QoS选路算法,来源于蚂蚁群落的生物行为特性。这种选路技术存在蚂蚁群数量过多、控制复杂的问题。文中提出了基于较大带宽的业务流呼叫驱动人工蚂蚁发射的新算法,以减少网络中蚂蚁的数量,并使用可后退的、智能型的选路算法,确保较高的呼叫成功率。  相似文献   

20.
基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法   总被引:32,自引:1,他引:32  
朱庆保  张玉兰 《机器人》2005,27(2):132-136
描述了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法.该算法用栅格法对场景进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索.搜索过程采用了概率搜索策略、最近邻居策略和目标导引函数,使得搜索过程极为迅速高效.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径,且能进行实时规划,效果十分令人满意.  相似文献   

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