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。     

基于蚁群优化算法的TSP问题研究

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,给出蚁群算法在TSP问题中的应用.针对基本蚁群算法求解速度缓慢、容易陷入局部最优等特点,提出了一种改进的蚁群算法,同时保持蚁群算法自己的收敛速度和路径的多样性.在TSP旅行商问题上的仿真验证表明它是可行性和有效性的.     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

为提高蚁群算法的运算效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。研究中中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真试验证明,改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用

研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的.     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

研究两地间时间最优路径的问题。针对基本蚁群算法搜索的盲目性,迭代时间长,易陷局部最优解的问题,造成寻找最优路径困难。为提高寻优效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。在方案中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真证明:改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.     

一种自适应分组的蚁群算法

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。     

引入侦查子群的二进制蚁群算法求解函数优化问题

为求解函数优化问题,将遗传算法中的二进制编码方式引入标准蚁群算法.但由于该算法迭代过程中易出现早熟停滞现象,为此提出一种改进的蚁群算法,该算法在原算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.侦查蚁群以一定的概率做侦查搜索以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为兼顾当代和历代的搜索成果,采取信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及其余蚁群的路径信息.最后,通过对几个经典测试函数的求解, 证明该算法解决函数优化问题非常有效,不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法

蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性     

蚁群算法在物流配送路径优化中的研究

研究物流配送路径优化问题,提高物流服务质量.针对快速准确送货,传统方法在物流配送路径优化过程,存在搜索时间长,得不到全局最优解,导致物流配送效率低的难题.为了提高物流配送路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送路径优化算法.该算法首先建立优化物流配送路径的数学模型,然后采用蚁群算法对数学模型进行求解.仿真结果表明,蚁群算法具有较强的全局寻优能力,搜索速快,能够在最短时间找到流配送路径的最优解,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.