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蚁群算法及其应用研究进展 总被引:11,自引:2,他引:9
蚁群算法作为一种仿生进化算法,是受到真实蚁群觅食机制的启发而提出的.首先介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,然后分别就蚁群算法的理论和应用的研究现状进行了综述,主要包括蚁群算法的参数设置,蚁群算法的改进,蚁群算法的收敛性以及蚁群算法在组合优化问题和连续优化问题中的应用,并进一步给出了它们的研究重点和发展方向,最后是关于蚁群算法的研究展望和面临的挑战,提出了蚁群算法研究中值得探讨的一些课题. 相似文献
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李光辉 《电脑与微电子技术》2013,(22):24-27
主要针对离散型数学模型的优化问题,分析使用遗传和蚁群算法的优缺点,并克服遗传算法、蚁群算法各自的局限性,发挥其优势,通过遗传-蚁群融合算法进行优化计算。在研究过程中,采用C#语言实现融合算法,并定义标准输入和输出结构。利用油田措施优化应用案例进行了对比实验验证,结果表明,融合算法能有效地发挥遗传、蚁群算法的优点,运算速度及求解效率均较理想。 相似文献
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蚁群算法在系统辨识中的应用 总被引:19,自引:0,他引:19
将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解,
定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法,并在线性系统参数辨识的实
例仿真中得到了很好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.最后,对蚁群
算法在连续空间优化领域中的适用特征作了总结,并指出了今后进一步工作的方向. 相似文献
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蚁群算法是一种仿生式算法,模拟蚂蚁寻径过程。尽管蚁群算法不像模拟退火等算法具有相对坚实的数学基础,但从应用效果来看,尤其在离散优化问题具有一定优势。本文研究参数变化对蚁群算法的影响进行蚁群优化。 相似文献
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尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用,但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈.基于这些原因,根据经济学组织交易成本理论,文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法:基于聚类的蚂蚁优化算法,并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象. 相似文献
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尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用,但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈。基于这些原因,根据经济学组织交易成本理论,文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法:基于聚类的蚂蚁优化算法,并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象。 相似文献
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运输调度问题是一类复杂的组合优化问题,是近年来物流控制优化中的研究热点。通过对基本蚁群算法中的选择策略和信息素挥发速度的改进,提出了一种新的蚁群算法,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解等缺陷,将其用于求解一类运输调度问题,实验发现算法有效,并且对于规模越大的问题,相对其它算法有更优的解。 相似文献
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一类用于连续域寻优的蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由真实蚁群觅食行为启发而来的经典蚁群算法,非常适合解决组合优化问题,但经典蚁群算法的离散性本质也限制了其在连续空间问题求解中的应用。为此,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。局部搜索上基于解决离散域问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用类似于遗传算法的交叉、变异操作-称为Ant Diffusion和Ant Walk方法,每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中。最后,采用改进算法对几个基准函数做了寻优测试,都取得了良好的效果,证明了算法的有效性。 相似文献
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蚁群法是新型的群智能优化法,具有鲁棒性、分布并行机制和易融入启发式信息等特点。尤其通过释放信息素,蚂蚁间相互交流协作,实现正反馈机制,加速全局搜优,提高效率。蚁群法最初只用于离散问题。本文评述蚁群法的起源、改进和发展;重点介绍并分析了连续型蚁群法的几种处理方案和各自特点;全面总结蚁群法已应用在化学化工领域,以及对动态、带约束和多目标问题的处理方式和机制,效果良好,优于其他算法的情况。最后展望蚁群法今后的发展前景和研究方向。 相似文献
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连续函数优化的一种新方法-蚁群算法 总被引:4,自引:2,他引:4
针对连续函数优化问题,给出了一种基于蚂蚁群体智能搜索的随机搜索算法,对目标函数没有可微的要求,可有效克服经典算法易于陷入局部最优解的常见弊病。对基本的蚁群算法做了一定的改进,通过几个函数寻优的结果表明,算法具有良好的效果。同时,运用遗传算法对蚁群算法中的一些重要参数进行了寻优,提高了蚁群算法的收敛速度。 相似文献
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蜂群—蚁群自适应优化算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁棒性;根据蜂群算法基本思想,利用雇佣蜂和观察蜂设计了高效的局部搜索算子,从而提升了算法的局部能力。针对五个标准测试函数的仿真实验结果表明:与蚁群优化算法相比,新算法的全局和局部寻优能力均得到了极大的提升。 相似文献
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为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。 相似文献
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为提高供应链物流管理服务水平,基于帕累托定律,运用规范列平均法和优化理论建立了基于多重分类准则模型。通过有效利用混沌遗传和蚁群优化算法在组合优化中的优势,给出了混沌遗传蚁群优化算法,采用混沌搜索优化初始群体、修正变异算子、蚁群算法寻优优化、改进相关参数等实现了两种算法的有机集成。物流案例实证表明了混沌遗传蚁群算法在解决多重分类准则优化模型方面的有效性。 相似文献
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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。 相似文献