可行解优先蚁群算法对车辆路径问题的求解

针对车辆路径问题,给出了一种利用蚁群算法求解该问题的新方法。借鉴K-TSP问题的求解方法,优先构造可行解,通过对较优解路径上信息素的增强,最终得到问题的最优解或较优解。实验结果表明,用本方法求解车辆路径问题,简化了求解过程,缩短了求解时间,解决了无可行解的问题。     

最大—最小蚂蚁系统及K-TSP问题的求解

蚂蚁算法目前已得到广泛的运用.为克服基本蚂蚁算法容易出现停滞现象等缺陷,许多学者提出了改进的蚂蚁算法.最大-最小蚂蚁系统是其中性能最优良的蚂蚁算法.在简述基本蚂蚁算法及最大-最小蚂蚁系统对其改进的基础上,实现了用最大-最小蚂蚁系统求解K-TSP问题的算法,列出了求解结果,并与文献[7]中的结果进行了对比,指出最大最小蚂蚁系统是求解K-TSP问题的有效算法.     

蚁群算法在迷宫最优路径问题中的应用

该文将蚁群算法应用于迷宫最优路径问题。针对迷宫最优路径问题的特点，将蚁群分成两组，分别从迷宫的起点和终点出发，每只蚂蚁按迷宫的行走规则向前移动。对移动的蚂蚁定义了三种生命周期，只有满足特定行为的蚂蚁所走过的路径才能构成迷宫问题的可行解。对不同规模迷宫问题的实验结果显示，该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效算法。     

PASCP在大规模TSP中的应用

蚂蚁系统是由M．Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力，但同时也存在收敛速度慢等缺点。该文提出了一种带聚类处理的并行蚂蚁系统，该算法首先将大规模TSP问题通过聚类处理分解成一些小规模，ISP问题，然后对每一个小规模TSP问题分别使用蚂蚁系统并行求解，最后将所有小规模TSP问题的解合并成TSP问题的解。对带聚类特征的大规模TSP问题的仿真实验表明该算法极大地提高了蚂蚁系统的收敛速度。     

带时间窗车辆路径问题的改进蚁群算法研究

针对带时间窗车辆路径问题，论文通过增加虚拟配送中心的数量，改进蚁群算法，从而将VRPTW问题转化为TSP问题进行求解，使每只蚂蚁都可以构建一条可行路径，避免在该问题中以往常由多只蚂蚁协同合作来构造解的低效性，通过实验计算表明该方法是可行的。     

基于混合蚂蚁算法的物流配送路径优化问题研究

论文针对物流配送路径优化问题,提出了一种混合蚂蚁算法,以克服单用蚂蚁算法求解问题时间复杂度过大的难点,论文还研究了该算法解的二次优化方法以更适合实际需要。实验表明该算法运行效果好。     

基于免疫-蚂蚁算法的多约束QoS多播路由优化

针对多约束QoS多播路由问题，选择带宽、时延和时延抖动为QoS参数，借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力，提出了一种新的融合算法即免疫-蚂蚁算法。利用免疫算法把目标函数和约束条件作为抗原，目标函数的优化解对应为抗体，使得求解过程的收敛方向得以控制，利用蚂蚁算法产生和更新抗体。实验结果表明，该算法能够明显提高路由选择的效率。     

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     

基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究*

针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。     

求解函数优化问题的混合连续优化算法*

用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状,提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法,该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引,采用网格法进行细密度的蚂蚁局部搜索,从而能很好地应用于求解连续对象优化问题。对若干典型复杂连续函数的实验测试结果表明,该混合算法跳出局部最优解的能力较强,能较快地收敛到全局最优解,并能适于高维空间的优化问题。与最新的有关研究成果相比,该算法不仅寻优精度高,而且收敛速度大幅提高,效果十分令人满意。     

多配送中心粮食物流车辆调度混合蚁群算法

在对多配送中心粮食车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。并在国内外研究现状的基础上,提出了一个混合蚁群算法来求解多配送中心车辆调度问题,设计了蚂蚁转移策略、可行解构造策略和信息素更新策略,采用K邻域来限制蚂蚁的转移目标,并采用LK算法优化策略来优化蚂蚁遍历路径和可行解。给出了一个具有代表性的算例实验结果和结果分析,通过实验表明了此方法对优化多配送中心粮食车辆调度问题的有效性。     

新型的双种群蚁群算法

基于对蚂蚁种群中兵蚁和工蚁在觅食过程中合作关系的仿生,提出了一种改进型蚁群算法。在该算法中同时存在着兵蚁子种群与工蚁子种群两个种群,两个子种群并行搜索,通过兵蚁的分布来影响到工蚁的移动选择,以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡。基于旅行商问题的实验证明,算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。     

基于改进蚁群算法求解最短路径和TSP问题

为了能高效地求饵最短路径和TSP问题,利用速度恒定的蚂蚁群,行走最短路径的蚂蚁首先达到终点这个基本原理,提出了一种改进的蚁群算法。因为只要有一个蚂蚁达到终点,算法停止,所以该算法避免了蚂蚁往返爬行所消耗的时间。针对一定规模的最短路径和TSP问题,设置足够量的蚂蚁群,通过该算法能较快地求出全局最优解或者能很好逼近最优解的近似解,算法的时间复径杂度是线性级的,迭代次数较少,而且该算法是并行处理的。通过实验仿真,结果表明算法是可行有效的。     

基于蚁群算法的离散救援问题出救点选址研究

为解决应急物流中的出救点选址问题,建立了相应数学模型,引入蚁群算法解决问题。多数应急物流可以归为点对点的支援问题,出救点的设置应该在保证出救有效的条件下使出救点最少、救援时间最短,属于双层规划问题。双层规划问题是NP难题,可以应用蚁群算法解决。出救点选址问题在蚁群算法中可以视为蚁群的聚类,通过对信息素衰减及相邻蚂蚁的吸引作为启发因子,可以得到蚁群的聚类效果。实验结果表明,基于蚁群算法的选址问题解决方案能获得理想的选址效果,收敛速度较快。     

用改进蚁群算法求解函数优化问题*

提出将蚁群算法用于求解函数优化问题的新方法。使用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁觅食的方式,更新搜索路径上的信息素,按照转移概率来决定搜索方向,即通过信息素来指引搜索,最后搜索收敛于各个全局最优解。给出了基于此思想的具体算法,并通过计算示例仿真说明了该算法的有效性,表明该算法可以同时快速收敛发现多个全局最优解,并保持稳定。     

改进蚁群算法在电力线路检修计划中的应用

为了提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色问题,对辽宁省电力有限公司的线路检修计划进行了制定。在制定的过程中采用了改进的蚁群算法,其算法的核心是蚂蚁的数量随着迭代次数的不同由多变少,增强局部搜索能力,再由少变多,增强全局搜索能力。该算法利于跳出局部最优点,循环变化,在一定程度上防止在寻优过程中过早出现停滞现象。改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度。仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法。     

应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制：在人工蚁选择路径阶段，设置侦查素路径为优先，为非侦查素路径设置惩罚因子；利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素，通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞；在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略，并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明，提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布，加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量，克服传统多态蚁群算法的缺陷。     

基于RBF的蚁群算法在求解TSP中的应用

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种改进的蚁群算法。该方法基于径向基函数,先遴选出一部分蚂蚁对其路径上的信息素进行更新,再挑出最差蚂蚁进行更新。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度均得到较大提高。