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1.
借鉴了机器人路径规划问题的解决思路,将遗传算法中交叉算子引入到蚁群优化算法的路径寻优过程,提出了一种基于进化蚁群优化算法的障碍距离分析算法。实验结果表明,该方法不仅能处理复杂形状的障碍,与基于遗传算法的障碍距离计算方法相比,具有较好的路径寻优能力,并且能够很好地降低搜索陷入局部最优的可能性。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。 相似文献
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蚁群优化自适应遗传算法物流车辆调度实现 总被引:2,自引:0,他引:2
邵丽丽 《计算机测量与控制》2012,20(5):1423-1425,1441
研究了使用蚁群算法优化遗传算法解决物流车辆调度问题;针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟,导致求解质量不高的问题;首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种对遗传算法中的交叉和变异概率进行自适应调整的方法,通过自适应遗传算法获得最优解;为了实现对其进一步的优化,使用蚁群算法提出一种对遗传算法最优解的进行优化的算法,将从遗传算法获得的最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得到了进一步优化的最优路径;仿真实验得到平均最小配送距离仅为40.72,时间为2.11,计算效率较高,且与标准遗传算法、自适应遗传算法和蚁群算法相比,文中方法在最小配送距离、迭代数以及时间都具有较大优越性。 相似文献
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研究车辆路径优化问题,物流配送不仅要求配送及时,而且要求运输成本低,且路径最优。车辆路径优化是解决物流配送效率的关键,传统优化方法寻优效率低,耗时长,难以得到车辆路径最优解,导致物流配送成本过高。为了提高车辆路径寻优效率,降低物流配送成本,提出一种混合算法的车辆路径优化方法。首先建立车辆路径优化数学模型,然后用遗传算法快速找到问题可行解,再将可行解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法从可行解中找到最优车辆路径。仿真结果表明,混合方法提高车辆路径寻优效率,有效地降低物流配送成本。 相似文献
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面对士兵学历层次,知识理解能力和掌握速度参差不齐的现状,千篇一律的士兵职业技能教育体制已不再适应网络化时代发展和信息化部队建设的需要.文章在分析了当前士兵职业技能教育存在的问题以及蚁群算法和遗传算法各自的特点之后,提出了根据最佳融合点交叉调用蚁群算法和遗传算法的策略,以使蚁群算法的寻优结果作为遗传算法的种子来优化其初始种群,并模仿TSP问题将士兵的个性化学习过程成功地转化为一个典型的组合优化问题,以此来寻找适合每位士兵的个性化学习路径.实验结果表明,改进后的蚁群遗传算法的收敛速度和寻优能力大大提高. 相似文献
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随着私家车的增多,城市交通问题越来越严重。为了解决这个问题,人们将计算机技术运用于城市智能交通系统(intelligent transportation systems,ITS)中。行车路径规划是城市智能交通体系中重要的一个环节。目前,有不少路径优化算法被提出用于解决行车路径规划问题,但各有不足。因此,提出了一种混合遗传蚁群算法(GACHA)。从基本蚁群算法入手,结合遗传和蚁群算法的各自优点,将两种算法的寻优过程循环多次结合。在蚁群算法的一次迭代循环后,将蚁群算法产生的较优解代替遗传算法中的部分个体,用以加快遗传算法的迭代速度。同时,将遗传算法算出的解设为较优路径来更新蚁群算法中的信息素分配,实现参数调整。多次相互指导能有效解决蚁群算法前期效率低和遗传算法后期冗余迭代的问题。实验结果表明,遗传-蚁群混合算法可以有效地避免陷入局部最优解,提高计算效率。它具有良好的优化和收敛性,能够准确地找到满足路网综合要求的最优路径。 相似文献
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