自适应混沌蚁群算法的粮食应急路径优化研究

针对风险管理下的粮食应急路径优化问题,将"运输风险最小"和"运输时间最小"作为目标,建立相应的优化模型。利用"最大最小蚂蚁系统"进行求解,为避免过早陷入局部最优,提出自适应混沌蚁群优化算法。该算法利用有效解相似度来判断蚁群当前状态,根据情况对信息素进行全局更新和混沌扰动,可以有效地提高最优解的精度。实验表明该算法优于传统的演化算法,较好地解决了粮食应急运输路径优化问题。     

求解车辆路径问题的混合蚂蚁系统

研究车辆路径问题在物流配送系统中具有十分的重要意义。带时间窗车辆路径问题是每个客户的配送都有一个时间间隔限制的一类车辆路径问题。结合最大一最小蚂蚁系统、蚁群系统和最优一最差蚂蚁系统,提出求解带时间窗车辆路径问题的混合蚂蚁系统。实验结果表明：HAS能够有效地解决客户聚簇分布的带时间窗车辆路径问题。     

混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化

低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。     

基于变异蚁群算法的多约束运输路径优化

针对运输路径优化中存在多约束限制的问题,建立了多约束运输路径优化问题(MCTPOP)的数学模型。对于求解算法,在基本蚁群算法的基础上,引入变异机制,采用线性递增的变异概率增长方式,根据变异蚂蚁的寻路特点,提出了一种Ant-enco&contr信息素更新策略。利用变异蚁群算法对MCTPOP进行求解,通过仿真实验表明,该算法能够减少陷入局部极值的可能性,提高了基本蚁群算法的寻优能力,是一种有效的MCTPOP求解算法。     

基于改进的最大最小蚁群算法求解电力线路最佳抢修路径

电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象,适合于求解大规模问题,但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不足,提出了一种改进的最大最小蚁群算法来求解电力线路最佳抢修路径。该算法采用分段函数设置状态转移规则,结合噪声扰动方法进行局部搜索,并利用变异思想和A*算法产生邻域解。仿真实验表明,在求解电力线路最佳抢修路径时,该算法比其他改进蚁群算法具有更多的优越性,并分析了噪声扰动方法的参数对求解质量的影响。     

蚁群算法参数对物流配送路径问题求解的影响

描述了蚁群系统算法求解物流配送路径问题的过程;通过仿真实验分析了蚁群系统算法中各参数对物流配送路径问题求解的影响.     

求解带时间窗车辆路径问题的动态混合蚁群优化算法

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法( DHACO)。该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解。然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解。最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数。 DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度。仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解。     

基于蚁群遗传算法的属性约简

针对普通蚁群算法在属性约简中求解最小约简存在局部最优、迭代次数多、收敛慢的问题,将复制、交叉、变异这些遗传算子引入蚁群算法中,改进蚂蚁的产生方式和蚂蚁构造可行解的过程,提高算法的收敛速度和全局搜索能力。算法在加州大学机器学习数据库中的数据集的测试结果表明,该算法能快速有效地求解属性约简,能够找到最小约简集。     

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。     

求解VRP的蚁群算法研究

车辆路径问题是物流配送中一个至关重要的问题。由于它是一个NP-Hard问题,启发式算法成为求解VRP的主要方法。蚁群算法是近年来发展起来的一种可以用来求解VRP的启发式算法。实验证明,该方法能够很好地解决车辆路径问题。本文详细阐述了蚁群算法的基本原理和求解VRP的蚁群算法过程。     

基于蚁群算法车辆导航系统路由选择问题的研究

利用蚁群运动的遍历性、随机性和规律性特点,分析了车辆导航系统路由选择问题的蚁群优化算法,仿真结果 表明该方法是一种简单有效的算法。     

一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题

针对车辆路径问题(VRP),提出基于logistic函数的自适应混沌蚁群优化算法。利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特点,把具有强局部搜索能力的logistic映像融入到蚁群算法局部信息素更新中。屏蔽logis-tic映像断点区间,克服蚁群算法搜索时间过长、易于停滞的现象,提高算法准确度。选用VRP标准库实例进行的仿真实验表明,新算法能准确找到已知最优解,与其他算法的比较实验证明了该算法的有效性。     

一种混沌蚁群优化的多约束QoS算法*

蚁群算法提高算法了精度,但易陷入局部寻优过程,本文利用混沌算法随机性、规律性和遍历性来优化蚁群算法,充分考虑两种算法的优点,并将其结合求解最短QoS路由问题,提高了蚁群算法的搜索范围,仿真实验表明,该算法避免了系统的早熟收敛,并具有较好的稳定性和收敛性。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

A new and efficient ant-based heuristic method for solving the traveling salesman problem

Abstract: In this paper, we present an efficient metaheuristic approach for solving the problem of the traveling salesman. We introduce the multiple ant clans concept from parallel genetic algorithms to search solution space using different islands to avoid local minima in order to obtain a global minimum for solving the traveling salesman problem. Our simulation results indicate that the proposed novel traveling salesman problem method (called the ACOMAC algorithm) performs better than a promising approach named the ant colony system. This investigation is concerned with a real life logistics system design which optimizes the performance of a logistics system subject to a required service level in the vehicle routing problem. In this work, we also concentrate on developing a vehicle routing model by improving the ant colony system and using the multiple ant clans concept. The simulation results reveal that the proposed method is very effective and potentially useful in solving vehicle routing problems.     

带软时间窗的多车场开放式车辆调度

带软时间窗的多车场开放式车辆调度问题是在开放式车辆路径问题的基础上,考虑了多车场和客户服务时间的约束,是一类典型的NP难解问题。针对该问题,提出了一种改进的蚁群算法求解方案,并建立了相应的数学模型。首先通过设置一个虚拟车场将多车场VRP转化为单车场VRP,然后利用参数控制的改进蚁群算法与2-opt算法结合来对模型求解。算法先利用K-means与细菌觅食算法相结合的聚类技术判断蚁群状态,进而动态调整算法参数,使其快速收敛到全局最优解附近,再依据混沌理论的特点来调整参数,使其跳出局部最优。最后,再利用2-opt算法对最优解进行优化。实验结果验证了该算法求解MDOVRPSTW问题的有效性。     

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法

多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进型蚁群系统的多约束电路路由算法

分析现有路由算法的缺点,对蚁群系统工作模型和传送网多约束电路路由选择原则进行描述,指出传统蚁群系统在解决多约束路由选择问题中的不足,改进了传统蚁群系统。阐述采用改进后的蚁群系统的多约束电路路由选择算法过程,用实例验证了算法的有效性。     

一类求解带时间窗的团队定向问题的改进蚁群算法

带时间窗的团队定向问题是一类重要的物流配送路径优化问题,其优化目标是制定最优可行车辆路线,在规定的时间窗内服务一组顾客,以获得最大的总收益。提出了一类改进蚁群算法,用以求解该问题。为了提高解构造质量与效率,使用一种快速的方法来确定动态候选链表,并且利用串行法和贪婪法构造解。与迭代局部搜索相比,所提算法能够在12s内得到更好的解。     

基于车辆路径问题的蚁群算法参数的优化

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用。蚁群算法的一个不足是,算法参数的设置往往凭借经验,缺乏充足的依据。文章以车辆路径问题（vehicleroutingproblem,VRP）为例,从一个烟草配送的智能决策系统中抽取一定量的数据,对蚁群算法中各参数与算法收敛性之间的关系进行了大量的仿真实验,通过对实验结果的分析,给出了解决此类问题时的一种优化算法参数的方法。