基于信息素变异的蚁群算法的应用研究

针对基本蚁群算法的不能更好地模拟真实蚂蚁觅食和局部收敛等现象,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进蚁群算法,该算法将信息素的更新与挥发算法做了改进,从而能够更好的模拟真实蚂蚁,并且有效的提高了搜索效率。仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

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.     

多目标觅食-返巢机制连续域蚁群算法

受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和食物信息素,并根据不同信息素设立了不同的释放和寻优机制。通过BNH和TNK问题验证,MO-FHACO算法在Pareto最优前端连续的情况下具有极佳的多目标优化能力;在Pa-reto最优前端不连续的情况下,也能得到较多且散布性较好的Pareto最优解。因此,MO-FHACO算法是一种有效的函数多目标优化算法。     

基于觅食-返巢机制连续域蚁群算法

蚁群算法求解函数问题,人工蚂蚁的搜索范围和信息素浓度更新速度直接影响到是否能够获得全域最优解。为了获得更加稳定且准确的全域最优解,受自然蚂蚁觅食后返巢行为的启发,提出了具有觅食-返巢机制的蚁群算法。该算法主要通过增大人工蚂蚁的搜索范围以及加快信息素浓度的更新速度进行改进。通过函数测试,结果表明：觅食-返巢连续域蚁群算法相比于以往的遗传算法和连续域蚁群算法,能够得到更好的计算结果和运行时间。因此觅食-返巢机制使得蚁群算法求解全域最优解的能力获得了提高。     

自适应调整信息素的蚁群算法

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法．基于群体的协作与学 习，该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题．本文提出了一种基于自适应 调整信息素的改进蚁群算法．该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况，动态地调整路径上的信 息素，从而使得算法跳离局部最优解．通过仿真实验获得的结果表明，该算法对于蚁群算法 具有较好的改进效果．     

基于信息素强度的蚁群算法

现有的蚁群算法在选择路径的时候都是同时考虑信息素和路径长度两个因素,导致算法未能很好地模拟真实蚂蚁。为了更好地模拟现实蚂蚁的行为,提出一种新的蚁群算法。该算法在选择路径的时候只考虑信息素强度, 而在信息素强度初始化和信息素强度更新的时候考虑了路径长度这一因素,同时也给出一种动态的信息素更新方式。经实验验证这一算法可以取得较好的搜索效果,并且它的运算速度要比现有的蚁群算法快5倍以上。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

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.     

基于栅格模型机器人路径规划的改进蚁群算法

提出了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法.该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,通过模拟蚂蚁的觅食行为,采用折返的迭代方式对目标进行搜索;在搜索过程中,以移动方向一定范围内最大信息素和目标引导函数作为启发式因子;此外,根据蚁群算法处理本问题时信息素散播的特点,重构了信息素的更新策略和散播方式.仿真试验结果表明,改进措施使最优路径的寻找快速而高效,即使在障碍物非常复杂的环境下,算法也能迅速地规划出一条最优路径.     

一种栅格模型下机器人路径规划的改进蚁群算法

提出了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,通过模拟蚂蚁的觅食行为,采用折返的迭代方式对目标进行搜索。在搜索过程中,以移动方向一定范围内最大信息素和目标引导函数作为启发式因子。此外,根据蚁群算法处理本问题时信息素散播的特点,重构了信息素的更新策略和散播方式。仿真实验结果表明,这些改进措施使最优路径的寻找快速而高效,即使在障碍物非常复杂的环境下,也能迅速地规划出一条最优路径。     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出了基于M ATLAB的蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。     

基于修正蚁群算法的多机器人气味源定位策略研究

为了使多机器人系统能够模仿蚁群寻找食物源的行为方式来搜索室内环境中存在的气味源,通过对蚁群算法的修正,形成一种新的多机器人协作策略．修正的蚁群算法包括局部遍历搜索、全局随机/概率搜索和信息素更新三个阶段．为了实现多个气味源的定位,在迭代搜索中加入了气味源确认机制．仿真结果表明,局部遍历搜索能够保证机器人逐步靠近气味源,而在全局搜索中设置气味浓度检测阈值可以避免机器人“群聚”现象的形成．最后验证了从不同入口点分散进入搜索区域时,机器人对多个气味源的搜索定位效果．     

基于改进蚁群算法的火源定位策略研究

为了达到多机器人系统能够模仿蚁群寻找食物源的行为来定位搜索火源目标,对基本蚁群算法和禁忌搜索算法进行融合和修正,形成一种新的目标搜索策略。修正的蚁群算法包括：全局随机搜索、局部遍历搜索和信息素更新三个部分。在搜索过程中,通过设定信息素的有效作用范围来实现对多个火源目标的定位。仿真结果表明,局部遍历搜索能够保证机器人逐步靠近火源目标,而融合了禁忌搜索的蚁群算法在搜索效率上大大提高。     

基于改进的边缘检测蚁群算法的大米轮廓检测

在蚁群算法的基础上针对大米轮廓检测提出了一种改进的边缘检测蚁群算法。该算法能有效地检测出米粒的边缘信息,解决了传统大米颗粒检测方法的不稳定和不精确等问题。与此同时,还将其结果与原蚁群算法、Roberts、Sobel和Prewitt等边缘检测算子对图像处理的结果进行了研究对比,实验结果表明,采用改进的边缘检测蚁群算法对大米粒形的检测效果较好,正确率较高,且具有适应性强、效率高等特点。     

求解TSP的新量子蚁群算法

鉴于蚁群算法（ACA）在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法（QEA）在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。     

动态调整选择策略的改进蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.     

蚁群优化算法及其应用研究进展

综述了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果。首先简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统，其次介绍了人工蚁群算法的基本原理及其主要特点。然后概述了这种算法在组合优化问题中的多种应用，诸如旅行商问题(TSP)、二次分配问题(QAP)、任务调度问题(JSP)、车辆路线问题(VRP)、图着色问题(GCP)、有序排列问题(SOP)及网络由问题等。最后对蚁群算法仍需要解决的问题和未来的发展方向进行了探讨。     

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。     

改进的遗传蚁群混合算法在 TSP 中的应用

针对遗传算法和蚁群算法的不足,提出一种改进的遗传蚁群混合算法。该混合算法通过判定最优解的改良情况,将遗传算法和蚁群算法动态串行融合,以充分利用遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的正反馈机制。同时,依据信息素在正反馈过程中的重要作用,提出一种改进的带奖惩项的信息素更新机制。仿真计算结果表明,本文提出的混合算法在求解TSP方面,收敛速度和求解质量均较传统的遗传算法及蚁群算法要好。     

求解有限产能作业车间调度的改进蚂蚁算法

通过对有限产能车间调度问题的分析,提出了基于蚂蚁算法求解该问题的方法。在模型的构建中增加了成本和机器负荷约束。通过产品的BOM表采用蚂蚁算法搜寻节点,做各阶层工序安排,将各阶层工序安排组合成一完整解。对蚂蚁算法进行了改进,在基本蚂蚁算法的基础上,通过修改信息素局域更新规则和全局更新规则,引入自适应信息素挥发系数来提高算法的收敛速度和全局最优解搜索能力。算例分析表明,蚂蚁的正向反馈及探索功能对求解较大工件数的生产计划非常有效。而且在有限产能的环境中根据产能负荷状况产生不同的外包组合,将满足交货期的各种外包组合成本做敏感性分析,供决策者参考。     

基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究

将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域,提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性,对蚁群算法进行了改进,并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性,满足了CT图像三维重建的需求。