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1.
牟廉明 《计算机工程与应用》2012,48(20):46-50
在蚁群算法中,如何有效处理加速收敛和出现早熟、停滞现象的矛盾一直是一个困难的问题。通过引入拥挤度来加强搜索过程中蚂蚁之间的协调和配合,提出了一种基于拥挤度的参数自适应蚁群算法。该算法采用提前主动预防早熟的策略,将拥挤度嵌入到蚁群算法的状态转移和信息素更新过程中,让局部信息素更新参数随局部搜索状态自适应地调整,全局信息素更新参数随全局搜索状态自适应地调整,大大提高了算法全局搜索能力和自适应能力,同时采用了一种简单有效的变异算法来加快收敛速度。用多个TSPLIB范例进行比较实验,结果表明,改进算法无论是求解质量、稳定性以及收敛速度都有显著提高。 相似文献
2.
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
3.
针对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)时所存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法(RCACO).首先,将蚁群划分为贪婪蚁群和探索蚁群,两类蚁群执行不同的路径构建规则和信息素更新策略,以平衡算法的收敛速度和多样性.其次,采用一种基于线索二叉树的新型动态重组算子,并根据不同的重组策略对解集进行有导向性的动态重组,以提升算法的多样性.进一步,提出一种基于相似度和潜力值的协同交流策略,从全局的角度出发,找到最有潜力成为最优解的路径,并对这些路径给予信息素奖励,以提升算法的收敛速度.最后,算法还加入了停滞规避策略,以帮助蚁群跳出局部最优,提升算法的求解精度.通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,与传统蚁群算法和其他优化算法进行对比分析,仿真结果表明,改进的蚁群算法显著提高了收敛速度和求解精度. 相似文献
4.
李永胜 《计算机工程与应用》2011,47(25):112-115
针对基本蚁群算法在求解QoS路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于信息差异度的蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中嵌入路径信息素的差异度调节函数和迭代算子,动态调整节点选择策略;根据各路径上信息素的“集中”程度判断解的早熟、停滞情况,并引入路径变异和二次蚁群操作;根据最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制。仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速收敛到全局最优解,算法是可行、有效的。 相似文献
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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
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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
10.
基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
如何高效的向用户提供最优路径是蚁群算法大规模应用于导航系统的关键问题,针对现有最优路径问题研究中蚁群算法收敛速度慢及容易发生停滞的缺点,利用A*算法的启发式信息改进蚁群算法的路径选择策略,加快算法收敛速度.同时引入遗传算法的双种群策略和蚁群系统信息素更新策略,增加全局搜索能力,避免算法出现停滞现象.仿真实验结果表明,该改进算法具有较好的稳定性和全局优化性,且收敛速度较快. 相似文献
11.
基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。 相似文献
12.
针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点;与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明:提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。 相似文献
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针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题的情况,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效地平衡算法的多样性和收敛性。在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,跳出局部最优。同时基于最优路径集合,对较优路径进行奖励,对其他路径进行惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度。并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度。经过实验测试,该算法用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾。 相似文献
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针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题,提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法。该算法从3个角度对蚁群算法进行改进。首先,利用分组教学优化算法改进蚁群算法适应度函数,提高算法全局求解能力。同时,引进一种新的回退策略,通过该策略处理U型障碍死锁问题,确保算法求解可行性。其次,采用一种新的动态信息素更新策略,滚动更新每轮迭代后路径信息素值,避免算法陷入局部最优。最后,引入路径简化算子,将冗余角简化为直线路径,缩短路径长度。仿真实验证明改进算法能有效提高移动机器人路径规划收敛速度和精度。 相似文献
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针对传统蚁群算法在路径规划中存在易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。采用初始信息素差异化分布策略,增强目标点导向区的初始信息素浓度;基于回退策略与禁忌搜索结合分块优化,利用叉积运算进行局部折点优化;引入信息素自调节加强因子,改进信息素浓度更新公式;引入随机状态转移参数,增强全局搜索能力;将改进算法在多种地图环境下与传统蚁群算法、樽海鞘群算法进行比较,仿真结果证明了改进算法拥有较好的收敛性与稳定性。 相似文献
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针对蚁群算法搜索初期收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,对蚁群算法进行改进。在初始化阶段,采用贪心策略构造次优路径并增加该路径上的信息素浓度,实现不同路径上信息素的初始分配,使信息素在搜索初期就能发挥指导性作用,让蚂蚁更快地趋向于最优解的附近;在迭代寻优过程中,引入遗传变异操作,对每次迭代后的最优路径作变异操作,尝试寻找一条更优的路径,并用找到的更优路径自适应调整信息素增量;当算法不可避免地陷入局部最优时,运用信息素回滚策略,根据回滚次数动态调整挥发因子,加强搜索能力,使算法更容易跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法能有效地加快收敛速度和增强跳出局部最优的能力。 相似文献