改进蚁群算法求解最短路径问题

针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题,对经典蚁群算法提出三方面改进。首先,在初始化信息素浓度时加入方向引导,加快初始搜索速度;其次,在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思想,避免由路径信息素衰减过程导致的最优路径信息素浓度过分减少;最后,在全局信息素更新过程中引入动态因子,使其自适应地更新较优路径信息素浓度,以提高全局搜索能力。仿真实验结果表明,该改进算法可以保证收敛速度,并提高算法搜索到最优路径的几率。     

改进的蚁群算法求解最短路径问题

针对蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时存在收敛速度慢和容易出现停滞现象等缺点,为提高搜索效率,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素时加入方向引导因素,减少了劣质解,提高了解空间的质量;设计一个动态因子,使其自适应地更新全局信息素,很好地利用了较优的解,提高了全局搜索能力,避免算法求解出现早熟。仿真结果表明,不但在收敛速度有大幅度地提高,而且在避免易于陷入局部最优解方面取得了很好的效果。实例证明了改进算法是可行有效的。     

一种改进蚁群算法求解最短路径的应用

蚁群算法是一种新型的启发式模拟进化算法,为求解各种复杂的组合问题提供了一种新的思路.虽然蚂蚁个体没有智能,但群体蚂蚁可以通过信息素(pheromone)进行互相交流进而协调工作.自从Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的过程,首次提出了蚁群算法并且应用于求解最短路径问题以来,针对蚁群算法的研究一直都没有停止.通过对信息素更新策略、局部搜索算法、随机选择概率三个方面的改进,提高算法的全局最优搜索能力和收敛性.实验结果表明,改进算法有较好的性能.     

基于改进蚁群算法求解最短路径和TSP问题

为了能高效地求饵最短路径和TSP问题,利用速度恒定的蚂蚁群,行走最短路径的蚂蚁首先达到终点这个基本原理,提出了一种改进的蚁群算法。因为只要有一个蚂蚁达到终点,算法停止,所以该算法避免了蚂蚁往返爬行所消耗的时间。针对一定规模的最短路径和TSP问题,设置足够量的蚂蚁群,通过该算法能较快地求出全局最优解或者能很好逼近最优解的近似解,算法的时间复径杂度是线性级的,迭代次数较少,而且该算法是并行处理的。通过实验仿真,结果表明算法是可行有效的。     

基于改进蚁群算法求解最短路径和TSP问题

为了能高效地求解最短路径和TSP问题,利用速度恒定的蚂蚁群,行走最短路径的蚂蚁首先达到终点这个基本原理,提出了一种改进的蚁群算法.因为只要有一个蚂蚁达到终点,算法停止,所以该算法避免了蚂蚁往返爬行所消耗的时间.针对一定规模的最短路径和TSP问题,设置足够量的蚂蚁群,通过该算法能较快地求出全局最优解或者能很好逼近最优解的近似解,算法的时间复径杂度是线性级的,迭代次数较少,而且该算法是并行处理的.通过实验仿真,结果表明算法是可行有效的.     

一种求解高校最短路径的改进的启发式蚁群算法

启发信息是地理信息系统（GIS）中的关键,针对蚁群算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种带有启发信息的改进蚁群算法。i亥算法在初始化蚁群时引入启发信息指引蚂蚁快速收敛于全局最优解,为平衡全局与局部搜索能力,也改进状态转移概率算子,从而有效提高算法性能,增加种群多样性。实验以Visual Studi02005中C＋＋编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解GIS的最短路径,而且改进的算法能快速地收敛且精度高。     

基于改进蚁群算法的最短路径问题研究

最短路径问题是智能交通：交通网络分析中的一个重要问题。文章分析了基本蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时所出现的问题,并针对这些问题,在方向引导及信息素更新等方面对算法进行了改进。实验证明,改进后的方法较基本蚁群算法能准确快速地找到交通路网中两点间的最短路径,是切实可行的。     

一种求解最短路径算法

在图论中，一个典型的问题就是路径问题。本文介绍一种求图的最短路径算法，该算法与［１］中的Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、Ｆｏｌｙｄ算法相比，有较大的改进，且直观清晰，略加修改可用来求图的关键路径。     

带杂交算子的蚁群算法求解动态网络中的最短路径问题

动态网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域。本文对动态网络模型进行了描述,用实例证明了著名的Dijkstra算法在动态网络中不能有效地求解最短路径问题,提出了一种用带杂交算子的蚁群算法来求解动态网络最短路径问题的新算法。此算法不仅能够以较大的概率找到最优解而且对网络没有任何约束条件,即对离散
散和连续的动态网络模型都有效,而且用实例证明了算法的稳定性。     

基于蚁群算法的最短路径问题的研究和应用

求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中一个重要的功能,为了更为准确快速的找到最优解,本文尝试采用带有方向引导信息的蚁群算法来实现此功能。实验结果表明,该方法能较为准确的找到交通路网中两点间最短路径的最优解,搜索效率高、搜索最优解的能力强,对于智能交通系统中最短路径搜索的功能实现问题有一定的参考价值和实际意义。     

基于蚁群算法的拥堵交通最短路径研究

针对当前交通网络在路径选择研究中,存在只考虑静态交通网络的路径选择的问题,提出了利用蚁群算法的拥堵交通网络的最短路径算法,建立了采用Petri网的交通网络模型,运用蚁群算法对静态交通网络进行了最短路径求解,并加入天气状况、道路容量等动量建立动态交通网络.运用层次分析法并结合Petri网对交通拓扑图进行了最短路径的探索并进行了对比分析.研究结果表明在道路拥挤的情况下,动态交通网络下的路径算法可以为出行者找到更快捷方便的路线.     

聚类问题的蚁群算法

文章建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和蚁群算法的优缺点,结果表明蚁群算法比较有效。     

利用蚁群算法来解决PKI中最短路径问题

在PKI中,证书路径的构建是非常重要的过程,也许在可信赖的第三方与终端实体之间有多个候选路径,探讨了PKI路径的构建时蚁群算法的应用,并对PKI路径的构建时最短路径问题进行了研究。     

动态跃迁转移蚁群算法

给出了一种改进的蚁群算法,该算法对蚂蚁初始位置选择上进行优化,能较大地提高进化速度,并且还通过动态地调整跃迁转移概率,减少了停滞,加快了收敛速度,实验表明对于某些TSP问题,实验结果优于国外最新的成果。     

基于蚁群算法求路径规划问题的新方法及仿真

该文提出了一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法及其仿真,蚁群算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。与传统的算法相比,该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。虽然蚁群算法在时间复杂度上可能不如传统的算法,但是理论研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的模拟进化算法。最后,利用Java语言对蚁群算法和改进的Dijkstra算法进行了仿真,并进行了比较。     

蚁群算法原理的仿真研究

从蚁群觅食行为受到启发,意大利学者M．Dorigo等人提出了一种新型的模拟进化算法——蚁群算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力。该文通过直接模拟真实蚁群的觅食行为,提出了一种真实蚁群模拟算法(Real Ant Colony Simulating Algorithm,RACSA),并通过仿真实验对影响蚁群行为的因素(信息素的重要程度、信息素的蒸发系数、蚂蚁数及信息素留存量)进行了研究,其结论对蚁群算法的理论研究和算法实现具有重要的参考价值。     

动态路径规划中的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。