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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 187 毫秒

1.  一种动态自适应蚁群算法  被引次数:9
   李开荣  陈宏建  陈崚《计算机工程与应用》,2004年第40卷第29期
   针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。    

2.  并行设计任务调度的自适应蚁群算法  被引次数:2
   张金标  陈科《计算机辅助设计与图形学学报》,2010年第22卷第6期
   针对将蚁群算法应用于任务规划调度问题求解时存在的计算时间长、易出现停滞等缺陷,提出一种具有自适应功能的蚁群算法.通过设计一种路径选择机制来提高蚁群路径的多样性;以蚁群目标值作为路径信息素变化的依据,设计一个动态因子更新路径信息素;使用变异蚂蚁以一个动态比率替换策略更新蚁群.实例仿真结果表明,文中算法具有较强的全局寻优能力和较高的搜索效率,较好地解决了快速收敛与停滞现象之间的矛盾.    

3.  改进蚁群算法及其仿真研究  被引次数:3
   李将军  叶仲泉  宫子风《计算机应用》,2008年第28卷第Z2期
   在基本蚁群算法在基于蚁群系统(ACS)的基础上进行了改进,提出了一种新的局部更新策略,使得局部更新更有效更强健,同时采用动态的α值和信息素自适应调整策略,扩大了可行解的范围,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高了蚁群算法的求解性能.通过对多种旅行商问题(asp)的仿真实验,并分别与ACS和最大最小蚁群算法(MMAS)进行了比较,结果表明,该算法在性能上远优于ACS和MMAS.    

4.  基于自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划  
   冯军红  陈明强《计算机仿真》,2015年第32卷第5期
   基本蚁群算法在航迹规划的应用中缺乏足够的鲁棒性,存在收敛性能较差的问题,针对基本蚁群算法容易出现局部停滞的现象,提出了一种自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划方法,建立了救援距离最短和救援效率最高的数学模型.为了保持搜索的平衡性和收敛性,自适应蚁群算法从信息素挥发系数和信息索强度两个方面动态地调整信息素,并根据救援目标的紧急程度对信息素参数化.仿真结果表明,改进的蚁群算法避免了出现局部最优,有效地提高了搜索收敛速度.    

5.  基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法  被引次数:14
   赵宝江  李士勇  金俊《计算机工程与应用》,2007年第43卷第3期
   针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾,提出了一种基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。    

6.  基于云模型的小生境MAX-MIN相遇蚁群算法  
   段海滨  王道波  于秀芬《吉林大学学报(工学版)》,2006年第36卷第5期
   针对基本蚁群算法在解决大规模优化问题时易限于局部最优解、收敛速度慢的突出缺陷,本文在阐述基本蚁群算法和云模型理论的基础上,提出了一种利用云模型定性关联规则来有效限制基本蚁群算法陷入局部最优解的方法;随后借助最优解保留、相遇搜索和信息素自适应控制策略以及自然界的小生境思想对基本蚁群算法进行了系列改进,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。同时,为了避免蚁群在搜索过程中易出现停滞现象,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间。仿真实验结果验证了本文所提改进蚁群算法的可行性和有效性。    

7.  一种改进的蚁群算法  
   何小虎《福建电脑》,2013年第29卷第7期
   为了解决普通蚁群算法容易产生的停滞和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群算法,通过改变信息素的更新策略和状态转移规则,实验结果证明改进的蚁群算法可以有效解决普通蚁群算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢等现象。    

8.  混合改进蚁群算法的函数优化  
   陈明杰  黄佰川  张旻《智能系统学报》,2012年第4期
   针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.    

9.  不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法*  
   王凯  杜冰  陈华平《计算机应用研究》,2011年第28卷第8期
   研究不同尺寸工件单机批调度问题,将蚁群算法与模拟退火算法相结合,引入自适应状态转移概率,提出了一种自适应蚁群退火算法AACSA(adaptive ant colony simulated annealing)。该算法利用模拟退火算法实现了一种新的混合信息素更新策略,此外根据停滞次数,动态改变状态转移概率,有效地避免算法陷入停滞以及局部最优,提高算法的性能。仿真实验结果表明,AACSA与蚁群优化算法BACO、模拟退火算法SA、启发式规则BFLPT相比,算法求解的性能更好。    

10.  基于多态自适应的蚁群算法研究  
   尚鲜连  牛丽  陈静《计算机时代》,2010年第3期
   针对基本蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种多态自适应蚁群算法:首先引入不同种类的蚁群,每种蚁群有各自不同的信息素调节机制;其次采用自适应调整信息素挥发因子的策略,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个区间内,避免出现停滞现象。仿真结果验证了文章所提算法的可行性和有效性。    

11.  建筑物火灾中人员疏散路径优化自适应蚁群算法  
   梅志斌  董文辉  潘刚  张培红  张云栗《沈阳建筑工程学院学报(自然科学版)》,2008年第24卷第4期
   目的建立面向建筑消防智能疏散指示系统的人员疏散路径优化数学模型.方法综合考虑了火灾时期人员疏散的行为特点,利用火灾烟气环境下人员活动性指数和疏散通道通行难易系数定义疏散通道当量长度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略,建立了火灾时建筑物智能疏散路径优化的自适应蚁群算法数学模型,并以某建筑物为例,进行模型应用.结果自适应蚁群算法应用于建筑物火灾时人员疏散路径优化,与传统最大最小蚁群算法相比提高了运算速度.结论自适应蚁群算法解决了传统蚁群算法在加速收敛和防止早熟及停滞现象之间的平衡问题,可以适用于建筑物火灾时人员疏散路径优化问题.    

12.  基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割  
   白杨  孙跃  王君  周文俊  胡宁萍《计算机科学》,2008年第35卷第2期
   MRI图像分割在医学图像分析中具有极其重要的理论和应用价值.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法.对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况的图像(如医学图像)分割,蚁群算法是一个比较好的选择.本文针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的特性,提出了一种动态自适应蚁群算法,通过自适应的初始聚类中心调整策略和动态更新局部信息素浓度,使其收敛性和稳定性有一定的提高.实验证明改进的蚁群算法能够有效地分割MRI图像.    

13.  一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题  被引次数:1
   徐洪丽          马长安    《计算机应用研究》,2012年第29卷第6期
   针对车辆路径问题(VRP),提出基于logistic函数的自适应混沌蚁群优化算法。利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特点,把具有强局部搜索能力的logistic映像融入到蚁群算法局部信息素更新中。屏蔽logis-tic映像断点区间,克服蚁群算法搜索时间过长、易于停滞的现象,提高算法准确度。选用VRP标准库实例进行的仿真实验表明,新算法能准确找到已知最优解,与其他算法的比较实验证明了该算法的有效性。    

14.  基于拥挤度的参数自适应蚁群系统  
   牟廉明《计算机工程与应用》,2012年第48卷第20期
   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。    

15.  具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法  被引次数:1
   甘荣伟  郭清顺  常会友  衣杨《计算机科学》,2010年第37卷第1期
   蚁群算法具有很强的寻优能力,但仍存在搜索时间过长、易于停滞等问题。针对这些不足,提出了一种具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法。新算法引入了路径平滑概念,加强了对蚁群前期搜索的引导,扩大了蚁群后期搜索空间;同时,通过动态调节信息素挥发因子,使得路径间信息素浓度差异不会增长过快,有效地避免了算法陷入局部解。实验结果表明,具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法明显优于基本蚁群算法。    

16.  一种自适应信息素改进蚁群算法  被引次数:1
   周燕霞《计算机系统应用》,2009年第18卷第10期
   针对基本蚁群算法容易导致早熟、停滞现象,改变其信息素释放策略,提出自适应信息素改进蚁群算法,使得信息素的更新采用了一种新的面向数据的传递方式。改进后的算法在收敛速度和解的多样性之间取得良好的平衡。通过解TSP实例试验结果表明,其比基本蚁群算法具有更好的搜索能力,且其误差率可以保持较低的水平。    

17.  自适应蚁群算法在空间机器人路径规划中的应用  
   金飞虎  高会军  钟啸剑《哈尔滨工业大学学报》,2010年第42卷第7期
   为了弥补传统路径规划方法缺乏足够鲁棒性的问题,采用自适应蚁群算法实现了空间机器人路径规划.针对传统蚁群算法在计算初期出现停滞的现象,修改了信息激素物质的更新方法.自适应蚁群算法根据学习次数和与最近障碍物的距离来调节信息激素物质.仿真结果表明,该算法在采用较少蚂蚁的情况下,与一般蚁群算法相比,能够快速找到理想路径.    

18.  蚁群算法在林火扑救路径选择中的应用  
   刘道伟  关昕《计算机工程》,2011年第37卷第14期
   针对森林道路错乱复杂的特殊情况和蚁群算法容易出现的局部收敛问题,提出一种用于林火扑救最优路径选择的蚁群算法。在基本蚁群算法的基础上,动态计算启发式信息值并更新信息素,平衡收敛速度与停滞现象的出现概率,增大算法的搜索空间。仿真结果表明,该算法能在较短时间内找出符合实际要求的最优路径,提高蚁群的全局搜索能力。    

19.  基于信息熵调整的自适应蚁群算法  被引次数:3
   肖菁  李亮平《计算机工程与设计》,2010年第31卷第22期
   针对基本蚁群算法在求解大规模旅行商问题进易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应蚁群算法.该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略.信息熵的计算以某条路径边上的信息素占总信息素量的比例为基础.对大规模城市数旅行商问题进行实验,实验结果表明,提出的基于信息熵调整的自适应蚁群算法能获得比基本蚁群算法更好的解,并且增加了算法的稳定性.    

20.  一种抑制停滞的蚁群路由算法  
   李原 马正新 曹志刚《计算机科学》,2007年第34卷第5期
   蚁群路由算法(ACR)作为生物行为的模拟,在网络中得到了广泛的应用。然而,停滞现象严重影响了它的性能和自适应性。目前的大多数蚁群路由算法对减轻停滞现象的研究主要集中于信息素的处理,较少考虑停滞带来的网络负载失衡。本文提出了一种抑制停滞的蚁群路由算法(MS-ACR),该算法通过计算信息素变化量和改进概率更新函数来预防停滞现象。当停滞出现时,MS-ACR算法使用抑制措施来缓解停滞现象,快速发现新的最优路径。仿真表明,该算法在负栽平衡以及丢包等重要的网络性能上具有较为明显的优势。    

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