应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制：在人工蚁选择路径阶段，设置侦查素路径为优先，为非侦查素路径设置惩罚因子；利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素，通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞；在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略，并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明，提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布，加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量，克服传统多态蚁群算法的缺陷。     

小窗口蚁群算法

在蚁群算法的基础上，提出了小窗口蚁群算法。通过对旅行商问题解集的分析，找到其最优解的特点，通过限定蚂蚁每次只向距离最近的几个城市移动，大大缩小其搜索范围，减少对算法中主要参数的依赖，提高其搜索精度并减少搜索时间。实验结果表明该算法有较好的效果。     

基于信息素强度的改进蚁群算法

现有的基本蚁群算法和MMAS算法都存在收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点,为了提高算法搜索效率,提出了一种求解旅行商问题的改进蚁群算法.在基本蚁群算法和MMAS算法的基础上,通过对蚂蚁进行区分,直接控制信息素的浓度,并进行有选择的更新,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞和早熟现象,提高了全局搜索能力和解的质量.最后通过经典的CTSP31实例验证了该改进算法的有效性,仿真实验结果表明,它在最优解、平均解和最优迭代次数等性能上比经典蚁群算法都有较大的改善.     

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。     

一种自适应最大最小蚁群算法

介绍蚁群算法结构、原理,分析其优点和不足,回顾它的几个重要的改进模型.为了改进它的不足,在最大最小蚂蚁系统的基础上,提出一种自适应改进模型.对其权重系数、状态转移规则及信息素增量方式等进行改进,实现自适应调整,提高算法性能.为了验证改进算法的性能,进行数值实验,结果显示本文所提改进算法的有效性.     

求解子旅行商问题的改进蚁群算法

已有求解子旅行商问题的蚁群算法存在容易早熟、易于陷入局部最优的问题。为此,提出一种改进的蚁群算法。将拥挤因子嵌入到蚁群算法的状态转移和信息素更新过程中,增强全局搜索能力,设计邻域搜索技术和局部变异技术,以提高解的质量和加快收敛速度。实验结果表明,该算法的求解质量和稳定性较好。     

智能蚂蚁算法--蚁群算法的改进

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法。在蚁群算法的基础上，提出了一种新的启发式搜索方法——智能蚂蚁算法。智能蚂蚁算法与蚁群算法相比，主要在以下四点进行了改进：第一，取消了外激素；第二，自动调整选择最优路径的比例；第三，目标城市的选择方法不同；第四，引入扰动以避免陷入局部优化。实验结果表明，智能蚂蚁算法可以在减少计算量的同时，取得更好的搜索结果。     

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。     

融合邻域搜索策略蚁群算法求解带时间窗口的车辆路径问题

对于求解带时间窗口车辆路径问题,提出一种融合邻域搜索策略的改进蚁群算法,针对时间窗口特性,将等待时间加入到蚁群算法的状态转移规则之中。为提升算法的局部寻优能力,设计多种节点删除操作和插入操作对得到的路径进行邻域搜索。最后利用Solomon标准算例对改进算法进行测试,与目前已知最优解对比,实验结果表明改进后的蚁群算法对带时间窗口的车辆路径问题有较好的适用性。     

基于混合信息素递减的蚁群算法

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混合信息素递减的蚁群算法。把基本蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,同时提出了信息素递减更新的方法。新的更新方式避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。仿真实验表明了该混合算法的有效性。     

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.     

基于混合行为的自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法求解能力的不足,提出了一种基于混合行为的自适应蚁群算法(HBACA).通过引入具有多行为的混合蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象;另外在每次迭代过程中具有不同行为的蚂蚁数目可以视具体情况而动态地进行调整,以便在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得一个较好的平衡.实验表明,相比ACS、MMAS算法,改进算法求解TSP问题的性能得到了加强.     

蚁群算法在K-TSP问题中的应用

针对K-TSP(K—person Traveling Salesman Problem)问题,该文提出了一种利用蚁群算法求解该问题的新思路。该算法采用k只蚂蚁共同构造问题的一个解,并通过多组(每组k只)蚂蚁相互协作最终达到搜索最优解的目的。实验结果显示,该算法行之有效,是一种求解K-TSP问题的有效算法。     

基于MapReduce的蚁群优化算法实现方法

探讨了蚁群算法的几种并行方式与适用场景以及结合云计算编程框架MapReduce的可行性,并将局部搜索类蚁群优化算法抽象为几个组件,分别与MapReduce框架的几个接口对应实现,从而为该类蚁群优化算法在MapReduce框架下实现并行化提供了一种灵活、扩展性好的解决方案。最后通过旅行商问题的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线，是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上，通过修改它的信息素轨迹更新规则，并引入自适应的信息素挥发系数，来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。     

基于蚁群算法的猜测符号执行的路径搜索

符号执行作为一种基本的程序分析技术,已被广泛应用于软件测试领域。研究表明,即使在现有的查询优化技术的支持下,约束求解也仍然是符号执行中最耗时的部分。猜测符号执行的思想是将多次约束求解合并成一次求解,从而减少约束求解消耗的时间。但是,猜测的成功率受猜测深度和路径搜索方向的影响,尤其是路径搜索的方向在较大程度上决定了整体猜测的成功率。因此,引导路径搜索向成功率高的方向进行,对提高猜测符号执行的整体效率至关重要。在猜测符号执行的路径搜索过程中引入蚁群算法,根据节点条件信息初次确定分支路径的权重,在多次迭代中根据分支路径的覆盖情况更新权重,通过权重决定路径搜索的方向。实验表明,该方法有效提升了猜测符号执行的效率。