引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法

为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果，提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法。该算法首先引入混沌随机策略，在算法初始化阶段改变原始的贪心策略，使初始信息素混沌分布，以保持种群的多样性，从而提高解的精度；其次，将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群，两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索；在种群间采取诱导机制，正常蚁负责搜索最优路径，孤立蚁混沌随机释放信息素，将正常蚁群诱导至新的路径邻域，从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾。通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较，验证了所提算法的有效性。     

加权值多态蚁群算法

本文提出加权值多态蚁群算法。在信息素初始化时加入权值,加大各条路径之间的信息素差异,利于蚂蚁快速进行路径选择;在概率选择过程中加入权值,提高蚂蚁搜索效率;采用了蚁周模型对信息素进行全局更新,并且设置了信息素最大值,避免算法陷入局部最优解。最后采用均匀分布的方法确定参数值,通过仿真实验结果表明,该方法在TSP问题中具有良好的稳定性和高效性。     

加权值多态蚁群算法

本文提出加权值多态蚁群算法。在信息素初始化时加入权值,加大各条路径之间的信息素差异,利于蚂蚁快速进行路径选择;在概率选择过程中加入权值,提高蚂蚁搜索效率;采用了蚁周模型对信息素进行全局更新,并且设置了信息素最大值,避免算法陷入局部最优解。最后采用均匀分布的方法确定参数值,通过仿真实验结果表明,该方法在TSP问题中具有良好的稳定性和高效性。     

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.     

基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化算法

针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点，提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化（ACONhh）算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验，较快引导蚁群探索最优路径；分层化选择可行节点，加快算法初期收敛速度；设置挥发因子呈类抛物线变化以及调整信息素更新机制，改善路径全局的随机搜索特性。通过严格的数学方式证明了ACONhh算法具有收敛性。仿真和实验结果表明，该算法的收敛速度以及全局搜索性能显著优于目前流行的ACO、ACOhh和ACOihh算法。     

结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，结合人工蜂群算法的分级思想，提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同，将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁，并执行不同加权系数的动态信息素更新策略：寻优蚁负责较优路径的搜索，执行较大权重的信息素更新策略，以增强其导向性，提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径，发现其他更优解，以保证算法多样性。然后，每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换，以提高解的质量。以旅行商问题为例，将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比，其表现皆更优。     

基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法

针对基本蚁群算法在求解QoS路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于信息差异度的蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中嵌入路径信息素的差异度调节函数和迭代算子,动态调整节点选择策略;根据各路径上信息素的“集中”程度判断解的早熟、停滞情况,并引入路径变异和二次蚁群操作;根据最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制。仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速收敛到全局最优解,算法是可行、有效的。     

融合遗传蚁群算法的Web 服务组合研究

为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。     

基于信息素初始分配和动态更新的蚁群算法

针对蚁群算法搜索初期收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,对蚁群算法进行改进。在初始化阶段,采用贪心策略构造次优路径并增加该路径上的信息素浓度,实现不同路径上信息素的初始分配,使信息素在搜索初期就能发挥指导性作用,让蚂蚁更快地趋向于最优解的附近;在迭代寻优过程中,引入遗传变异操作,对每次迭代后的最优路径作变异操作,尝试寻找一条更优的路径,并用找到的更优路径自适应调整信息素增量;当算法不可避免地陷入局部最优时,运用信息素回滚策略,根据回滚次数动态调整挥发因子,加强搜索能力,使算法更容易跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法能有效地加快收敛速度和增强跳出局部最优的能力。     

引入社会分工机制的蚁群算法

近年来,蚁群算法成功地应用于交通、通信、电力等领域,解决了许多组合优化问题,但标准蚁群算法容易因陷入局部最优而停滞。在蚁群算法中引入社会分工机制,让普通工蚁按照"向可视范围内信息素最多的点移动"的准则探索较优路径,而技术工蚁则按照"向可视范围内存在信息素最远的点移动"的准则寻找最优路径,同时在算法中引入带有特殊信息素的奖励机制。改进的蚁群算法能有效避免标准蚁群算法寻优过程中的停滞现象,并能够提高蚁群算法的效率。     

求解带软时间窗车辆路径问题的融合算法

设计了遗传算法与变异蚂蚁算法的一个融合算法,该算法采用优良基因保护策略,引入蚂蚁寻径变异机制,并改进了信息素的更新方式,提高了寻径速度以及寻径的全局性。经过对比实验,验证了本融合算法可以有效而快速地获得问题模型的最优解或近似最优解。     

基于拥挤度的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。     

动态信息素更新和路径奖惩的蚁群算法

针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题的情况,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效地平衡算法的多样性和收敛性。在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,跳出局部最优。同时基于最优路径集合,对较优路径进行奖励,对其他路径进行惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度。并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度。经过实验测试,该算法用于解决旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）,具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾。     

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。     

蚁群算法在移动Agent迁移中的应用研究

移动Agent提供了一种全新的分布计算范型 .移动Agent技术给分布式系统的设计、实现和维护都带来了新的活力 .旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent在不同主机间移动时如何根据移动Agent的任务和其他约束条件来规划最优的迁移路线 .蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,是一种解决旅行Agent问题的有效手段,受到了广泛的关注,但它与其他进化算法一样存在易陷入局部最小的缺点 .在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移 .仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法 .     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

基于混合行为的蚁群算法

针对基本蚁群算法易出现停滞、收敛速度慢的问题,在最大最小蚁群算法的基础上提出了一种基于混合行为的蚁群(HBAC)算法,通过引入停止蚂蚁来构造局部路线方式和增加全局调优策略,提高了算法的搜索能力和收敛速度,同时将蚂蚁所寻找的各条路径的信息素限定在一个可动态调整的范围之内,避免了算法过早陷于局部最优解.通过HBAC算法同其他蚁群算法在求解旅行商问题上的实验比较,发现该算法拥有较快的收敛速度,提高了全局最优解搜索能力,在性能上有了较大的提高.     

改进的蚁群算法求解旅行Agent问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent 为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。     

基于RBF的蚁群算法在求解TSP中的应用

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种改进的蚁群算法。该方法基于径向基函数,先遴选出一部分蚂蚁对其路径上的信息素进行更新,再挑出最差蚂蚁进行更新。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度均得到较大提高。     

一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线，是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上，通过修改它的信息素轨迹更新规则，并引入自适应的信息素挥发系数，来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。