基于自适应蚁群算法的公交查询算法设计

公交查询系统的设计可以解决在庞大的公交网络中公交路线选择的问题。该文将利用蚁群算法设计公交查询系统的核心算法．即如何搜索出一条从起始站点到目的站点的最优路径。该文将公交网络按直达关系抽象成有向图,用蚂蚁在各个节点之间的行走代表公交线路的选择。针对基本蚁群算法收敛速度和早熟之间的矛盾,提出了自适应信息素更新的蚁群算法,并设计了迟滞更新信息素的方法．使得运算量大大减少。     

自适应并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力.本文提出一种自适应的并行蚁群算法(A-PACO),该算法可以根据不同的搜索阶段,自适应确定参数的最优组合,在一定程度上避免停滞现象的出现并加速算法收敛.而且自适应的迁移策略可以较大丰富系统多样性的同时也较大降低子蚁群间的通信量,有效提高算法的搜索质量和缩短算法的运行时间.最后选用中国CHN144问题对该算法进行检验,结果显示该算法具有较好的稳定性和较快的收敛速度.     

基于自适应蚁群算法的公交查询算法设计

公交查询系统的设计可以解决在庞大的公交网络中公交路线选择的问题。该文将利用蚁群算法设计公交查询系统的核心算法,即如何搜索出一条从起始站点到目的站点的最优路径。该文将公交网络按直达关系抽象成有向图,用蚂蚁在各个节点之间的行走代表公交线路的选择。针对基本蚁群算法收敛速度和早熟之间的矛盾,提出了自适应信息素更新的蚁群算法,并设计了迟滞更新信息素的方法,使得运算量大大减少。     

基于群体分类的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法在求解能力方面的不足,提出一种基于群体分类的自适应蚁群算法.该算法在智能蚁群的基础上引入随机蚁群以便扩大搜索空间,不同蚁群实行各自不同的搜索前进策略和信息更新机制,并可通过调节随机蚁群与智能蚁群的比例来控制收敛速度.多个旅行商问题的仿真实验证明,相比ACS、MMAX算法,该算法的求解能力得到了改进.     

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。     

基于信息熵调整的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法在求解大规模旅行商问题进易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应蚁群算法.该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略.信息熵的计算以某条路径边上的信息素占总信息素量的比例为基础.对大规模城市数旅行商问题进行实验,实验结果表明,提出的基于信息熵调整的自适应蚁群算法能获得比基本蚁群算法更好的解,并且增加了算法的稳定性.     

基于蚁群算法的理性自适应路由研究

动态路由是随着网络动态拓扑结构和通信流量的变化而自动调整的过程，其性能的优劣对整个网络的性能至关重要。本文介绍了基于蚁群算法对动态路由问题进行优化的理性研究，采用蚁群优化算法搜集网络最新信息， 通过改进选择策略，动态更新路由表项和节点状态信息，解决网络的负载均衡问题，提高网络性能。     

一种基于分布均匀的自适应蚁群算法

本文在分析蚁群算法基本原理的基础上,针对蚁群算法加速收敛速度和早熟停滞现象的矛盾,提出一种采用聚度策略的基于分布均匀的自适应蚁群算法．给出数学模型和算法流程。     

基于混合行为的自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法求解能力的不足,提出了一种基于混合行为的自适应蚁群算法(HBACA).通过引入具有多行为的混合蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象;另外在每次迭代过程中具有不同行为的蚂蚁数目可以视具体情况而动态地进行调整,以便在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得一个较好的平衡.实验表明,相比ACS、MMAS算法,改进算法求解TSP问题的性能得到了加强.     

一种动态自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割

MRI图像分割在医学图像分析中具有极其重要的理论和应用价值.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法.对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况的图像(如医学图像)分割,蚁群算法是一个比较好的选择.本文针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的特性,提出了一种动态自适应蚁群算法,通过自适应的初始聚类中心调整策略和动态更新局部信息素浓度,使其收敛性和稳定性有一定的提高.实验证明改进的蚁群算法能够有效地分割MRI图像.     

基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,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。     

具有自适应杂交特征的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的具有许多优良特性的模拟进化算法,然而,在解决组合优化问题时,收敛速度比较慢,而且容易发生停滞。为此,论文提出了一种具有自适应杂交特征的蚁群算法,该算法在判断发生停滞的情况下进行杂交,而且杂交时利用现有信息,有方向地向着更好的结果进行杂交。仿真实验结果表明:该算法可以有效地克服停滞,提高搜索效率并改进优化结果。     

基于自适应更新策略的蚁群算法在TSP上的应用

针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法（Adaptive Update-Ant Colony System,AU-ACS）,有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。     

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。     

基于自适应蚁群算法的Job-shop调度方法及其仿真研究

蚁群算法作为一种仿生进化算法,具有并行性、鲁棒性等优良性质,被广泛地应用于组合优化问题中。本文首先分析了job-shop调度问题与蚁群算法的内在联系,提出了一种新的用蚁群算法求解的方法。同时,为了增强算法的全局搜索能力和防止早熟现象,对挥发系数引入了一个自适应过程。最后,通过仿真证明了该算法在job-shop调度中的有效性。     

并行蚁群算法中的自适应交流策略

提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时间,以取得全局收敛速度和解的多样性之间的平衡.在算法每一次信息交换后,采用自适应的更新策略,根据信息素的均匀度进行信息素的更新,从而避免了早熟和局部收敛.在MPP处理机曙光2000上对TSP问题的实验结果,表明了基于该自适应信息交换策略的并行蚁群算法比其他算法具有更好的收敛性、更高的加速比     

非线性系统的蚁群优化预测PID控制

针对非线性、时变及大惯性系统的控制问题,提出了一种基于蚁群算法的预测PID控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,将预测控制和PID控制相结合,并用蚁群算法在线优化控制器参数,其中以常规的Ziegler-N ichols方法整定的控制器参数为基础,选取蚁群优化变量的动态搜索区间。该算法考虑了控制能量受限情况下,非线性系统的预测控制问题。计算机仿真结果表明,该非线性控制方案具有较好的鲁棒性,相对传统PID控制策略还表现出了良好的动态性能,能够满足对再热汽温对象的控制要求。