并行设计任务调度的自适应蚁群算法

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.     

一种动态自适应蚁群算法

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。     

基于自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划

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.     

基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法

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。     

基于多态自适应的蚁群算法研究

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。     

基于检测区策略的自适应蚁群优化算法

为了弥补蚁群算法搜索时间长,容易出现停滞的缺点,本文在前人研究的基础上,提出建立检测区的策略,算法在检测区内每迭代m次,就检测一次算法是否陷入局部最优。在停滞发生的情况下,自适应改变q0的大小,并在整个寻找过程中自适应改变全局信息素挥发系数及信息素的最大、最小值,以此实现信息素的动态更新和搜索路径的自动改变,从而达到提高算法的搜索能力的目的,同时又能很好地避免收敛过程中出现的停滞现象。实验验证了理论的正确性和算法的有效性。     

基于信息熵调整的自适应蚁群算法

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.     

不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法*

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。     

求解TSP问题的一种改进蚁群优化算法

针对基本蚁群算法求解TSP问题时容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。算法的基本思想是,将信息素分为局部和全局二种不同的信息素,在搜索过程中。对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解。以TSPLIB的数据进行实验的结果表明．在中大型问题上有着更好的发现最优解的能力。     

一种具有动态自适应特征的改进的蚁群优化策略

蚁群算法是一种有启发式搜索特性的仿生优化算法,在实际的应用中蚁群算法会表现出搜索速度慢、易于陷入局部最优以致算法停滞等缺点。提出一种改进的蚁群优化策略,当算法出现停滞时自适应地更改各路径上的局部信息素量大小,从而使它们的信息素差距动态地减小,以便于在后续的搜索中找出全局最优解。经过仿真实验表明,改进后的算法能发现更好的最优解。     

基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法

该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法。算法的多Agent分层结构为L0层agent构造解,L1层agent改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息。算法选取变异概率p及信息素残留度ρ作为自适应参数,在演化过程中进行自动调节,较好地解决了加速收敛和停滞早熟的矛盾。实验结果验证了算法的有效性,该算法的聚类效果和运行效率优于GA和SA两种演化聚类算法。     

基于拥挤度的参数自适应蚁群系统

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。     

一种基于路径相似度的蚁群算法

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,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。     

基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割

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.     

基于蚁群算法的软件测试数据自动生成

提出了一种基于蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法采用位串形式编码,实现了被测程序输入空间到蚂蚁路径网络的映射模型。根据程序插装函数定义的路径信息素轨迹强度,蚂蚁进行群体协作搜索最佳路径,生成测试数据。在基本蚁群算法基础上,通过引入变异算子和自适应挥发系数,提高了蚂蚁路径的多样性,克服了早熟停滞的缺陷。和模拟退火遗传算法进行了对比实验研究,结果表明了该方法的可行性,生成测试数据的效率优于模拟退火遗传算法。     

基于改进ACS-3-opt蚁群算法的TSP

在ACS-3-opt算法求解中,大规模TSP问题易于停滞。该文提出一种改进的算法,在ACS-3-opt算法停滞后,自适应地调整具有局部搜索能力蚂蚁的数量,并通过提高最小信息素的阈值扩大搜索空间,当算法再次停滞时,增强算法两次停滞时最优路径的公共路径上的信息素,为算法的运行提供较好的初始信息,并引导算法朝最优解的方向进行求解。大中型规模TSP问题的求解结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优,解的质量优于ACS-3-opt算法。     

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。