改进多步长蚁群算法移动机器人路径规划研究

为改善传统蚁群算法在路径规划中存在的规划路径实用性差、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进多步长蚁群算法.改进算法以移动机器人视野域内所有可直达节点作为下一步可选节点集,采用多步长移动方式以任意方向任意步长寻找下一节点,提高算法寻优效率和路径规划多样性;节点之间初始信息素依各节点与当前节点和目标节点连线的距离采取不均匀分布,降低蚁群在算法初期搜索的盲目性;通过路径长度增大优质路径与劣质路径的信息素更新差距,改进启发函数,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进算法规划路径具有长度短、路径平滑度高、步数少的优点,更符合移动机器人实际使用需求,收敛速度明显加快,路径规划效果提升显著.     

基于双向蚁群算法的路径规划研究

针对蚁群算法存在的搜索精度不足以及收敛速度缓慢等问题，本文提出了一种加入角度参数的双向蚁群算法用于解决机器人路径搜索问题。与传统蚁群算法不同，该算法首先对蚁群的起始位置进行改进，使其根据蚂蚁编号从地图中的一系列起点集合中选择适当节点出发，增加解的多样性同时并获得全局最优解。同时改进了信息素更新规则，对当前迭代次数寻找到的最优路径进行信息素奖励，使其对下次迭代蚂蚁的寻路过程起到引导作用。最后，为提高算法的收敛速度，提出了角度参数并将其加入到蚂蚁的转移概率中，使得蚂蚁在根据转移概率选择下一行走节点时能够优先选择与目标节点角度差较小的节点，从而提高获取最优解的概率，并在算法后期加快收敛速度。大量仿真实验结果表明本文所提出算法的路径搜索能力和迭代收敛效果显著提高。     

一种三维环境中的无人机多路径规划方法

为了解决三维环境中的无人机多路径规划问题,提出了一种基于改进概率地图的多目标蚁群算法。在构建地图时为了增加窄通道中的采样点数量,改进了概率地图法的采样策略,将落在威胁上的采样点移动到自由空间中,可以更好地覆盖规划环境。为了使蚁群算法可以得到多个解,提出了一种多目标蚁群算法。通过引入Pareto解集,播撒不同种类的信息素,使蚁群算法可以同时优化路径长度和威胁大小2个目标,并能得到一组非支配解,有利于决策者选择合适的路径。仿真结果表明,改进的概率地图法可以更好地覆盖规划环境,多目标蚁群算法可以得到一组解,并能收敛到最终解集。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验。结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升。     

基于改进蚁群算法的SDN数据中心流调度研究

目前在软件定义数据中心网络中,基于蚁群算法的流调度策略在对路径进行选择时存在收敛过慢和搜索停滞等缺点,容易导致数据中心网络时延过高和资源利用率低等问题.为此,提出一种基于蚁群改进的流调度算法.该算法以最大化平均链路带宽利用率为优化目标,将流调度问题抽象为整数线性规划模型,通过重定义蚁群算法中的信息素更新方式对大流的重路...     

基于蚁群优化算法的SDN路由策略

针对蚁群算法在软件定义网络路由选择中的全局搜索能力弱、收敛速度慢的问题,提出一种基于蚁群优化算法的路由策略.根据网络规模设定参数,将信息素浓度重要程度和挥发系数由静态参数改进为动态参数,弱化算法迭代前期的信息素浓度重要程度以提升算法前期的全局搜索能力,增强算法迭代后期信息素浓度重要程度以加快算法后期的收敛速度;对挥发系数采用逐步减小的动态参数使算法避免陷入局部最优解;进一步加快算法后期的收敛速度,使网络获取更佳性能.在Mininet平台上进行仿真实验评估该算法性能,实验表明该算法前期在选择路由时的全局搜索能力增强,后期收敛速度明显加快.实验通过将基于蚁群优化算法的SDN路由策略与基于最短路径路由算法、等价多路径路由算法路由策略对比,链路利用率分别提升9.9%和17.1%,具有平均吞吐量大、链路利用率高的优点.     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化

针对物流配送中的有时间窗车辆路径问题（VRPTW）,提高优化性能,提出了一种改进的最大最小蚁群算法,并引入了局部搜索策略2-opt．在客户数目给定的情况下,本算法能够得到所求VRPTW的全局较优解,与基本蚁群算法和未改进的最大最小蚁群算法比较,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,并可扩展到一类相关的路径优化问题中．实验结果表明,本算法对于求解VRPTW效果很明显．     

基于改进多蚁群算法的网络资源负载均衡与优化

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种改进的多蚁群算法,通过代表网络流量的多蚁群间信息素的相互作用和动态更新来实现网络流量分担到多条可用路径;通过确定性选择和随机性选择相结合的方法自适应地选择最优路径,实现流量负载均衡;通过设置信息素的最大和最小值,避免早熟收敛行为,增加了全局最优解的搜索能力;通过对代价函数的改进及以上改进方法的综合运用提高了算法的自适应性。仿真实验结果表明,改进的多蚁群算法比原多蚁群算法在缩短自适应时间、减少丢包率、提高负载均衡效率方面具有更优的性能。     

一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法

传统的蚁群优化算法每次都从头开始构造新解,无条件地接收选择的解部件,该策略削弱了算法的局部求精能力。针对该不足,提出了一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法。在构造解的过程中,蚂蚁始终记忆一个完整的解,并且只接受能够改进解的候选城市。使用解的部分重构策略来保持种群的多样性,以避免早熟收敛。仿真结果表明迭代改进蚁群优化算法能在更少的迭代次数内获得更好的解。     

基于混合蚁群的多温区冷链物流配送路径优化算法

针对冷链物流配送过程同时取货、送货车辆路径规划问题,提出了基于混合蚁群算法多温区冷链物流配送路径优化算法.通过分析影响同时取、送货车辆路径成本的因素,构建了针对多温区冷链物流的带时间窗、同时取送货配送路径优化模型.利用粒子群算法来优化蚁群算法参数,将各个蚂蚁子群的信息素进行交换,再采用基于插入的启发式方法和交叉、反转操作进行路径优化.经过对照实验,结果表明：基于混合蚁群的车辆路径规划算法收敛速度相对于基于改进遗传算法的车辆路径规划算法和基于禁忌搜索算法的车辆路径优化算法,分别提高了24.3%和18.6%.     

一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

无线传感器网络中基于机会策略的蚁群路由协议

针对无线传感器网络节点能量受限的局限性,以设计高能效路由协议为目标,提出了一种基于机会策略的蚁群分簇路由协议.在分簇算法中引入能量估计的概念,优化网络分簇;融合能量等级及路由跳数,改进蚁群多跳路由的信息素更新规则,设计机会路由策略,降低额外网络控制开销.仿真实验结果表明,基于机会策略的蚁群路由协议能够提高网络使用效率,...     

多处理机调度问题的蚁群优化算法

传统蚁群算法存在收敛速度慢、计算时间长、易陷入局部最优解等方面的缺陷。通过对蚁群信息素更新、策略选择、参数选择等各方面进行改进,提出一种更加高效的多处理机调度蚁群优化算法。实验证明：与其他优化算法相比,该算法能在较短的时间内找到更好的调度策略,具有较好的收敛性和有效性及优良的全局优化性能。     

自适应和最大最小蚁群算法的物流车辆路径优化比较

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,采用了自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法进行车辆路径优化,分析、比较了这两种算法的不同并在Matlab上做了仿真。仿真实验结果显示自适应蚁群算法在收敛速度和寻找最短路径上都略逊于最大最小蚁群算法,最大最小蚁群算法在物流车辆路径优化上优于适应蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的搜索机器人路径规划

针对搜索机器人路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建一个栅格环境模型,并设置禁忌策略将部分栅格归为禁忌栅格以避免路径死锁;采用折返蚂蚁,且正向与反向蚂蚁分别采用不同搜索策略,来提高算法的收敛速度;构造路径综合评定目标函数,提高搜索最优路径的能力。实验表明:即使在复杂的环境中,本文算法也能快速地规划出最优路径。     

基于GPU的共享信息素矩阵多蚁群算法

在研究并行蚁群信息素交流方法的基础上,提出了一种适于GPU统一计算架构模型的多蚁群算法。采用多个同构和异构蚁群共享同一信息素矩阵的交流策略,解决信息素多样性和算法性能之间的矛盾。在路径探索阶段,多只获得迭代最优解且差异较大的蚂蚁共同释放信息素,以利群体多样性;在路径开发阶段,获得唯一全局最优解的蚂蚁释放信息素,以利迅速收敛。多蚁群映射到GPU的线程块而群内蚂蚁对应块内多线程。以MMAS和ACS混合为例给出了该策略下信息素初始化和动态界限的新方法,证明了算法是值收敛和解收敛的。在标准TSP问题实例上的实验评测表明,该算法不仅提升了性能,在充分收敛条件下获得了更高质量的解。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型,运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题,将遗传算法的复制、交叉和变异等遗传算子引入蚁群算法,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以提高蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中能根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而提高收敛速度或全局搜索能力;引入了一种确定性搜索方法,加快启发式搜索的收敛速度.经过多次对比实验表明,使用改进的蚁群算法优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解     

基于聚类和分段优化的蚁群算法

针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(TSP)时精度和时间方面的不足,提出了一种新的算法,该算法采用多阶段的蚁群寻优策略.算法的复杂度分析及在大规模TSP问题上的实验表明:该算法在保证获得较好解的前提下收敛速度得到了较大的改进.     

基于自适应参数混合蚁群算法的双资源约束作业车间调度

文章针对以生产成本最小为目标,考虑差异性工人的双资源约束作业车间调度问题,提出参数按算法迭代结果自适应调整,基于蚂蚁流量自适应控制路径选择的混合蚁群算法,在算法前期扩大解搜索空间,后期加快算法收敛,实现算法性能的分阶段性能优化。通过对仿真实验结果的分析,该混合蚁群算法能有效求解双资源约束车间调度问题,且能够在保证得到较优调度结果的同时,具备优秀的收敛性能。