引入熵的自适应双种群蚁群算法

为了克服蚁群算法解决旅行商问题（TSP）存在的收敛速度慢和解的质量不高等问题，提出了一种新的引入熵的自适应双种群蚁群算法RBAC。将蚁群划分为红蚁群和黑蚁群，红蚁群在路径选择中引入反馈算子优化解的质量，黑蚁群在信息素更新规则引入负荷算子和反馈算子加快收敛速度并防止陷入局部最优。运用信息熵调控红黑蚁群的划分，当熵值达到目标数值时使红蚁群失活并复制相应数量黑蚂蚁，从而前期提高解的质量，后期加速收敛速度。应用RBAC求解TSP问题，并与经典ACS算法进行比较，结果表明RBAC算法在解的质量和收敛速度之间达到良好的平衡，尤其在大规模城市问题中效果更好。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法.通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量.TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性.     

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.     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。     

基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。     

求解TSP的带混沌扰动的模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度较慢的问题,提出一种带混沌扰动的模拟退火蚁群算法。引入模拟退火机制及混沌系统,分别对基本蚁群算法中的蚂蚁种群搜寻范围以及信息素设定与更新进行改进,提高蚁群算法全局搜索能力。使用该算法与基本蚁群算法同时求解TSP这一经典组合优化问题,对两种算法的求解性能进行对比分析。仿真结果表明,该算法的求解精度及求解效率都明显优于基本蚁群算法。     

基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用

针对蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于种群相似度的自适应改进蚁群算法。利用种群相似度对种群内个体的多样性进行度量并根据优化过程中种群相似度的变化情况自适应地调整蚁群算法的参数和信息素更新策略,提升算法的优化性能。该算法用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）问题,并与经典的蚁群系统（Ant Colony System,ACS）及最大最小蚂蚁系统（MAX-MIN Ant System,MMAS）算法进行比较,实验结果表明改进算法在解的质量与算法稳定性方面得到显著提升,有效地平衡了种群多样性与收敛速度之间的矛盾。     

一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法

介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。     

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。     

文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法

针对蚁群（ACO）算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进信息素二次更新局部优化蚁群算法（IPDULACO）。该算法对蚁群搜索到的当前全局最优解中路径贡献度大于给定的路径贡献阈值的子路径信息素进行二次更新,以提高构成潜在最优解的子路径被选择的概率,从而加快算法的收敛。然后,在搜索过程中,当蚁群陷入局部最优时,使用随机插入法对局部最优解中城市的排序进行调整,以增强算法跳出局部最优解的能力。将改进算法应用于若干经典的旅行售货商问题（TSP）进行仿真实验,实验结果表明,对于小规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得已知最优解;对于较大规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得更精确的解。因此,IPDULACO具有更强的搜索全局最优解的能力和更快的收敛速度,可以高效求解TSP。     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

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。     

一种改进的智能蚁群优化算法

为了提高基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm）的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。     

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.     

自适应蚁群算法在流水车间调度的应用

以求解旅行商问题(TSP)来介绍基本蚁群算法模型.针对其存在的易陷入局部最优和易出现停滞等缺点,将自适应调节策略与蚁群算法结合,提出应用改进的蚁群算法求解流水车间调度问题,并通过仿真实验验证了该改进算法的有效性和优化性.     

改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。     

双信息素蚁群算法及其在TSP中的应用研究

提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性.一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性.在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型,仿真结果表明,独立的全局信息素使蚁群很快集中于各个次优解区域搜索,局部更新策略又使蚁群跳出局部级值寻找最优,仿真结果证明算法的改进十分有效.     

基于异类蚁群的双种群蚁群算法

提出一种基于异类蚁群的双种群蚁群（Dual Population Ant Colony Algorithm Based on Heterogeneous Ant Colonies,DPACBH）算法,算法将两种信息素更新机制不同的蚁群分别独立进行进化求解,并定期交换优良解和信息来改善解的多样性,增强跳出局部最优的能力,使算法更容易收敛到全局最优解。以TSP（Travel Salesman Problem）问题为例所进行的计算表明,该算法比基本双种群蚁群算法具有更好的收敛速度和准确性。     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。