基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法：基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明：基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法:基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明:基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

基于改进蚁群优化的盲均衡算法研究

基本蚁群优化算法在信号的盲均衡处理中存在收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点.为了解决基本蚁群算法所存在的不足,文是通过修正基本蚁群算法的转移概率公式给出一种改进的蚁群优化盲均衡算法,建立了基于改进蚁群优化算法的 SIMO 系统盲检测模型,并对基于基本蚁群优化盲均衡算法和改进蚁群优化的盲均衡算法性能进行仿真.仿真分析结果表明,文中提出的改进算法能很好地恢复出未知的发送信号,同时提高了计算效率和加快了收敛速度,表现出了优于文献算法的良好性能     

基于改进的混沌蚁群算法的网络路由优化研究

在网络路由性能优化的研究中,针对蚁群算法易陷入早熟、停滞和寻优时间过长等缺点进行改进,给出了改进的混沌蚁群算法的网络路由优化方法。混沌运动具有随机性、遍历性和对初始条件的敏感性等特点,故可利用混沌初始化信息素来改善个体质量和混沌扰动来避免搜索陷入局部最优,同时由于蚁群算法中的信息素更新公式不能准确的区分解的优劣程度,故引入新的信息素更新公式,加强蚁群搜索时的正反馈性能,加速算法的收敛。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。     

模拟退火混沌粒子群算法的盲检测

考虑到基本粒子群算法在初始化时具有盲目性,收敛速度慢,在进化过程中会出现早熟现象.文中给出了MIMO系统的盲均衡模型,在对基本粒子群优化算法的MIMO系统盲检测研究基础上.分别引入了模拟退火机制和混沌机制,据此基础上提出一种改进的算法:基于模拟退火混沌粒子群优化的盲检测算法,并对这几种算法和改进算法的性能进行仿真.仿真结果表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够很好地解决盲检测盲均衡问题.     

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。     

蚁群混沌混合优化算法

为了克服混沌搜索的盲目性,提出了一种蚁群算法和混沌优化算法相结合的混合优化算法,该算法利用蚁群算法中信息素正反馈的思想指导当前混沌搜索的区域。工作蚁群按照信息素的浓度高低,分别按照不同的概率搜索不同的搜索区域,从而可减少混沌盲目搜索的次数。仿真结果表明,该方法能够明显提高混沌优化算法的寻优效率,同时算法的通用性将有所提高。另外,对于含有多个全局最优解的函数,在一次寻优过程中,该算法可以找到全部最优解,这是通常混沌搜索算法所不具备的。     

基于精英策略的逆向蚁群优化盲检测算法

介绍了基本蚁群优化算法在信号盲检测中的应用.发现基本蚁群优化算法存在慢收敛且易停滞等问题.为了解决基本蚁群算法存在的缺点,提出了基于精英策略的逆向蚁群优化盲检测算法:采用精英策略和增加蚁群种类,即向原始蚁群中引入逆向蚂蚁来提高算法全局寻优能力.这样既加强了正反馈作用,又加快了收敛速度.仿真结果表明,将该算法应用于盲信号的检测可以直接快速地恢复发送信号,且收敛速度和全局寻优能力都得到很大的改善.     

改进的重叠蚁群优化算法

针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。     

差分算法在盲均衡中的应用与研究

文中给出了基于差分的盲检测算法,并进行了应用与研究,仿真表明差分盲检测算法具有较强的全局收敛能力和鲁棒性,但是易陷入局部最小值,收敛速度较慢,因此文中对差分盲检测算法做了进一步改进,从而得到改进的差分盲检测算法.改进的差分盲检测算法利用了混沌算法的初值敏感性、拓扑传递性、整体稳定性将其与差分盲检测算法相结合,在算法初始化种群时加入混沌扰动,寻找无规律中的有规律.仿真结果表明了改进算法加快了收敛速度,优化了算法性能.     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法（A_ACS）。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性，自适应调节局部信息素分布，同时引入混沌算子来增加种群多样性，避免算法陷入局部最优，从而提高解的精度；在迭代后期去掉混沌算子，减少混沌扰动性，来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题，仿真结果表明，该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间，并且提高了解的质量，其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾，整体性能优于其他两种算法。     

混沌蚁群算法在图像边缘检测中的应用

运用混沌蚁群算法进行图像的边缘检测是针对混沌蚁群算法具有随机性、遍历性、正反馈性,通过更新信息素矩阵来计算图像阈值,从而获得图像边缘信息,能够更全面、迅速地找到图像的边缘,避免过早陷入局部最优,提高了图像边缘检测的连续性和准确性。计算机仿真实验表明,通过混沌蚁群算法获得的图像边缘更加完整和清晰,取得了较好的效果。     

基于多Agent结构的自适应蚁群优化聚类算法

该文在分析蚁群优化算法多Agent结构的基础上,提出了一种新的自适应蚁群优化聚类算法。算法的多Agent分层结构为L0层agent构造解,L1层agent改进可行解,L2层agent更新信息素,更新后的信息素矩阵为下一轮解的构造提供反馈信息。算法选取变异概率p及信息素残留度ρ作为自适应参数,在演化过程中进行自动调节,较好地解决了加速收敛和停滞早熟的矛盾。实验结果验证了算法的有效性,该算法的聚类效果和运行效率优于GA和SA两种演化聚类算法。     

蚁群算法在求解最短路径问题上的改进策略

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,但基本的蚁群算法收敛速度慢,易于停滞,并且很容易收敛于局部解。提出从几种优化策略对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改等方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,此改进策略是比较合理、有效和准确的。     

基于多态蚁群优化的图像边缘检测

为了获得更好的边缘检测效果,提出了多态蚁群优化的边缘检测算法。通过侦察蚁的局部搜索标记侦察素,在搜索蚁进行全局搜索的过程中辅以侦察素的作用,提高算法的寻优能力。实验表明,算法在能够提取出弱边缘的情况下,有效地抑制了噪声和纹理信息。     

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究

针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。