一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。     

连续优化问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质.对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较.数值试验计算结果表明该方法比较有效,并具有通用性.     

基于交互式的并行蚁群优化算法

传统蚁群优化算法研究已经取得了很多重要的成果,但是在解决大规模组合优化问题时仍存在早熟收敛,搜索时间长等缺点.为此,将邻域搜索技术与蚁群优化算法进行融合,提出一种新的并行蚁群优化算法,实验结果表明,在解决大规模TSP问题时,该算法求解质量和稳定性更好,在短时间内即可得到较高质量的解.     

蚁群算法发展评述

蚁群算法作为一种基于种群的模拟进化算法,在从提出到现在的短短十余年的时间里,已经被成功地用于解决各种复杂的组合优化问题,并且取得了令人欣喜的效果。但蚁群算法也有其相应的缺点。对蚁群算法的基本模型及其改进形式作了介绍,并对蚁群算法的未来研究方向作了展望。     

一种求解旅行商问题的离散状态转移算法

本文提出了一种求解旅行商问题的离散状态转移算法,设计了交换、平移、对称等3种转移算子,讨论了算法的收敛性和时间复杂度等问题,研究了参数对算法的影响.实验结果表明,与模拟退火算法及蚁群算法等经典组合优化算法相比,该算法具有耗时短、寻优能力强等优点,这也表明了状态转移算法的适应性很好.     

连续优化问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质，对于连续优化问题，提出了基于蚁群算法思想的求解算法，并与网格法作了比较，数值试验结果表明该方法比较有效，并具有通用性。     

自适应调整信息素的蚁群算法

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法．基于群体的协作与学 习，该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题．本文提出了一种基于自适应 调整信息素的改进蚁群算法．该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况，动态地调整路径上的信 息素，从而使得算法跳离局部最优解．通过仿真实验获得的结果表明，该算法对于蚁群算法 具有较好的改进效果．     

基于人工生命系统的计算框架

人工生命是通过对自然生命现象的模拟来研究行为如何变得智能、自适应的学科,其本质在于大量生命之间相互作用产生的自下而上的自组织行为。人工生命已经在许多行业得到了广泛的应用,从人工生命发展得到了众多的算法。但这些算法大都是专用的算法,各种算法之间的相似性很差,这极大地限制了人工生命算法的应用广度和深度。该文将对人工生命的本质作一个描述,然后提出一种人工生命算法的统一框架结构,同时通过此算法框架在TSP问题求解过程中的应用验证其有效性。最后对算法框架将来的研究作简单的讨论。     

二次分配问题的粒子群算法求解

文章采用了一种新的算法,即粒子群算法(PSO)去解决二次分配问题(QAP),构造了该问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法模型,并对不同的二次分配问题算例进行了实验,结果表明:粒子群算法可以快速、有效地求得二次分配问题的优化解,是求解二次分配问题的一个较好方案。PSO算法在很多连续优化问题中已经得到较成功的应用,而在离散域上的研究和应用还很少。文章应用PSO算法解决QAP问题是一种崭新的尝试,它对于将PSO算法应用于离散问题,特别是组合优化问题无疑具有启发性,并为进一步深入研究奠定了基础。     

布局问题的模拟退火算法

布局问题属于ＮＰ－完全问题已被研究多年，模拟退火法是一种新的通用启发式优化算法，现已广泛用于解决大规模集成电路逻辑布线设计、图象处理等组成优化问题，本语文通过对布局问题及模拟退火算法的分析，将它们综合起来构成了求解布局问题的模拟退火算法，计算结果表明，本文算法得到的解优于传统优化方法所得到的解；本文还通过实验对算法中各参数所起作用进行了论述。     

蚁群算法的改进策略

蚁群算法是模拟蚂蚁活动规律而提出的一种元启发式优化算法,研究表明其具有很多优点,在解决优化问题时表现出很好特性,但也存在一些缺陷。因此,许多学者提出了许多改进算法。该文对算法的改进策略进行研究,形成结论,为算法进一步发展提供参考。     

基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法

车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。提出了一种基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法。该方法首先采用蚁群算法得到车间作业调度问题的一组可行解,然后采用一些启发式规则进一步优化这些可行解。通过将启发式规则有效地融入到蚁群算法中,使得该混合方法的优化效率得到极大的改进。仿真实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1背包问题

在项目决策与规划、资源分配、货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1背包问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示：通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多雏0-1背包问题的有效算法。     

基于蚁群算法的中国旅行商问题满意解

蚁群算法是基于群体合作的一类仿生算法，适合于解困难的离散组合优化问题。本文对其做了适当的改进，以克服其求解速度过慢、容易出现停滞的缺陷，并将其用于解决中国旅行商问题。找到了目前巳知的最好的解，同时指出了进一步提高蚁群算法效率还需解决的问题和方向。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

具有变异特征的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进行算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,但该算法也存在一些缺点,如计算时间较长。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。