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相似文献
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1.
朱庆保 《计算机工程》2005,31(1):157-159
为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍以上。  相似文献   

2.
蚁群算法求解连续空间优化问题   总被引:39,自引:0,他引:39  
借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空问优化问题的蚁群算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全舄搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中,嵌入了确定性搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率。通过一个实例问题的求解表明了该算法的有效性。  相似文献   

3.
针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。  相似文献   

4.
基于蚁群算法的雷达组网优化布站方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王薇  韩传久 《微计算机信息》2007,23(30):272-274
蚁群算法作为一种新型启发式优化算法。具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,在求解多种组合优化问题中获得了广泛的应用。本文利用蚁群算法全局搜索、收敛速度快和避免局部极优的特性,结合雷达组网优化布站的问题给出了具体的算法思想,并通过计算机仿真实验证明了该方法的有效性。  相似文献   

5.
变尺度混沌蚁群优化算法   总被引:11,自引:1,他引:11  
将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着蚁群算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样,混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用。将变尺度混沌蚁群优化算法用于求解函数优化问题的实验结果表明,该算法在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种测试函数优化问题方面具有很好的效果。  相似文献   

6.
蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.  相似文献   

7.
蚁群参数自适应调整的优化设计*   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了蚁群优化算法利用粗搜索及精搜索过程获得多维有约束函数优化的基本思想,分析了影响蚁群优化多维有约束函数问题的关键参数,给出了获得较好的蚁群函数优化性能必须在优化过程中动态的自适应地调整蚁群优化算法的关键参数 及 的指导性结论,且调整的规则是 与 的值由大到小的调整,而 的值将由小到大的调整。建立了 及 的模糊动态调整器,给出了3个模糊控制器的参数调整过程、控制器的执行策略及控制过程。采用起重机主梁优化实例对比验证了蚁群优化算法及蚁群参数自适应调整的优化算法。结果表明,采用蚁群参数自适应调整的优化算法具有求解精度高、优化效率高及参与优化的蚁群数量少等优点,该方法是求解复杂多峰函数优化的一种极好的优化方法。  相似文献   

8.
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。  相似文献   

9.
高健  顾垚江 《测控技术》2019,38(3):11-15
针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。  相似文献   

10.
连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
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  相似文献   

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