考虑工作量平衡的多旅行商问题及其求解

根据多旅行商问题（MTSP）特点,针对最小化各旅行商最长路线这一优化目标,提出改进蚁群算法（IACO）。最小化各旅行商最长路线考虑各旅行商的工作量平衡,更具实际应用意义。算法中信息素更新与限制遵循最大最小蚁群算法（MMAS）框架,为提高算法性能设计混合局域搜索算法。利用文献中标准算例进行检验,结果表明,所设计蚁群算法与三种遗传算法相比表现出较强竞争性。     

免疫遗传蚁群融合算法

提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的选择、交叉、变异操作和免疫算法的自适应疫苗接种操作,有效地解决了蚁群系统的易陷入局部最优和易退化的缺点。通过对旅行商问题的仿真实验表明该算法具有非常好的收敛速度和全局最优解的搜索能力。     

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想，提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题．与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较，24种混合粒子群算法的效果都比较好，其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好，而且简单有效．对于目前仍没有较好解法的组合优化问题，通过此算法修改很容易解决．     

求解旅行商问题的模拟退火蚁群算法

根据蚁群算法与模拟退火算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.由模拟退火算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.     

蚁群算法在求解旅行商问题中的应用综述

旅行商问题作为组合优化研究中最具挑战的问题之一, 自被提出以来就引起了学术界的广泛关注并提出了大量的方法来解决它. 蚁群算法是求解复杂组合优化问题的一种启发式仿生进化算法, 是求解旅行商问题的有效手段. 本文分别介绍蚁群算法中几个有代表性的算法, 综述了蚁群算法的改进、融合和应用的文献研究进展, 以评价近年来不同版本的蚁群算法为解决旅行商问题的发展和研究成果, 并针对改进蚁群算法结构框架、算法参数的设置及优化、信息素优化和混合算法等方面, 对现被提出的改进算法进行了分类综述. 对蚁群算法在未来对旅行商问题及其他不同领域的研究内容和研究热点的进一步发展提供了展望和依据.     

遗传混合算法路径规划研究

遗传算法和蚁群算法被广泛应用于路径规划,但遗传算法收敛速度慢,蚁群算法易陷入局部最优,在求解旅行商问题上都有一定的缺陷。本文采用遗传与蚁群混合算法,充分利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的智能性,用蚁群算法迭代每只蚂蚁走过的路径序列作为遗传算法的初始种群,克服随机选择的盲目性,从而提高算法的性能。仿真计算结果表明,该算法可以找到最优解或近似最优解,并提高了求解效率。     

基于粒子群优化的蚁群算法在TSP中的应用

结合粒子群算法的问题,提出用混合蚁群算法来求解著名的旅行商问题.问题的核心是应用粒子群算法对蚁群算法的控制参数:启发式因子、信息素挥发系数、随机性选择阈值进行优化,以及运用蚁群系统算法寻找最短路径.新算法对于蚂蚁算法中的参数调整大大减低,减少了大量盲目的实验,力求在开发最优解和探究搜索空间上找到平衡点.对旅行商问题的仿真实验表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法和遗传算法,接近理论最佳值.新算法也可推广用于其他NP问题的求解.     

一种新的基于并行蚁群算法的旅行商问题求解方法的研究

分析了旅行商问题,结合蚁群算法的群体的协作与学习能力,提出了一种基于蚁群算法的的旅行商并行计算模式．该算法根据蚁群的本质特征,并结合计算中通讯的开销,采用了粗粒度模型,并引入变异思想,能够提高算法的收敛速度,以获得更好的优化解．通过旅行商问题的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,能够很好地解决旅行商一类的问题问题求解。     

基于多样信息素的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。针对旅行商问题的仿真实验结果,表明了该混合算法的有效性。     

改进优化问题混合算法研究

针对蚁群算法和遗传算法存在的不足,提出了一种优化混合算法。利用遗传算法快速搜索性和改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,然后通过蚁群算法的并行性和正反馈机制,反复迭代进行高效求解,从而克服了两种算法的缺点,降低了算法空间复杂度,提高了算法运行效率,进而达到了组合优化的目的。通过对旅行商问题仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于混合行为的蚁群算法

针对基本蚁群算法易出现停滞、收敛速度慢的问题,在最大最小蚁群算法的基础上提出了一种基于混合行为的蚁群(HBAC)算法,通过引入停止蚂蚁来构造局部路线方式和增加全局调优策略,提高了算法的搜索能力和收敛速度,同时将蚂蚁所寻找的各条路径的信息素限定在一个可动态调整的范围之内,避免了算法过早陷于局部最优解.通过HBAC算法同其他蚁群算法在求解旅行商问题上的实验比较,发现该算法拥有较快的收敛速度,提高了全局最优解搜索能力,在性能上有了较大的提高.     

基于细菌觅食的改进蚁群算法

蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。     

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。     

自适应蚁群算法在流水车间调度的应用

以求解旅行商问题(TSP)来介绍基本蚁群算法模型.针对其存在的易陷入局部最优和易出现停滞等缺点,将自适应调节策略与蚁群算法结合,提出应用改进的蚁群算法求解流水车间调度问题,并通过仿真实验验证了该改进算法的有效性和优化性.     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

应用LK算法求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

目前求解TSP问题效果最好的混合算法是最大最小蚂蚁算法和局部搜索算法,文章通过对几种局部搜索的灵活运用,并结合改进的接受准则接受局部优化解,提出了一种高效的混合蚂蚁算法。算法前期使用3-opt这种简单高效的局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期采用改进的Lin-Kernighan算法生成局部优化解然后依Metropolis接受准则概率接受,有效地避免陷入局部最优,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。