改进的势场蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小,正反馈作用不明显,路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况,人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进,提出势场蚁群算法,通过栅格法对机器人的工作环境进行建模,利用人工势场中的势场力、势场力启发信息影响系数及蚁群算法中机器人与目标位置的距离构造综合启发信息,并利用蚁群算法的搜索机制在未知环境中寻找一条最优路径。大量的仿真实验表明势场蚁群算法路径规划能找到更优路径和收敛速度更快。     

求解航次方案优选问题的改进蚁群算法

针对航次方案优选问题的数学模型,提出一种改进的蚁群算法。算法采取了三种改进策略,用两阶段比选降低计算复杂度,利用小群最优试探初始化信息素强度,设计一种动态间隔变异算子避免陷入局部最优。不同规模的数值实验表明,该算法具有良好的计算性能。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

机器人自主移动导航是近年来研究的热点.针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算法来解决机器人路径规划问题.上述算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,减少了ACO算法初始规划的盲目性.算法利用A*算法的评估函数以及路径转折...     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

蚁群算法求解多维0／1背包问题

0／1背包问题是一类典型的组合优化问题，并且是NP-完全的问题，研究它具有很重要的意义。本文针对多维0／1背包问题的特点，设计了二进制编码的有向图，使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明，该蚁群算法在求解多维0／1背包问题上的是相当出色的。     

基于蚁群算法的移动机器人路径规划

研究移动机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径.针对蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优等缺陷,导致实时处理困难,且路径准确度低、可跟踪性差不能直接用于机器人.为解决上述问题,首先提取环境的平面几何信息,建立了简单有效地搜索模型.可通过引入终点距离与方向的启发函数、阶梯式伪随机的结点转移规则,引导蚁群有目的的进行搜索;改进信息素更新策略,利用一种奖惩机制以增强蚁群对尽可能好的解的识别能力.并考虑障碍物对路径的影响,运用人工势场法对全局最优路径的结点进行平滑.进行仿真的结果表明,提高了路径的安全性和可跟踪性.证明了改进方法可以有效地找出最优可行路径.     

改进蚁群算法的飞机冲突解脱路径规划方法

冲突解脱是空中交通防撞系统中一个关键问题.提出了一种基于改进蚁群算法的冲突解脱路径规划方法.该方法通过优化蚁群算法初始搜索角度,减少了盲目搜索的时间.此外,在搜索过程中引入“精英策略”,对当前时刻寻找的最优解给予额外的信息素增强,使得算法的搜索具有一定的方向性,从而得到更优的规划路径,缩短算法的搜索时间.通过仿真验证,改进后的算法可以得到更优的冲突解脱路径,算法效率更高,在空中交通防撞系统中具有较好的发展前景.     

基于改进人工蚁群算法的LBS最短路径研究

对LBS动态目标查找的研究,是为用户提供最短路径.通过对基础人工势场法进行改进,提出一种改进式人工势场法,构造出虚拟的引力场和斥力场,生成用户避障和移动的综合信息,同时将与蚁群算法相结合,从而寻找用户至目标的最短路线.改进算法有效的将改进式人工势场法和蚁群算法紧密结合在一起,通过对比,提高了普通蚁群算法的收敛速度.仿真证明所提算法在LBS最短路径应用中的有效性,同时该算法与传统蚁群算法相对比,证明算法有效的提高了搜索效率.     

改进蚁群与势场融合算法的平滑路径规划

针对不同环境下智能车辆路径搜索问题和传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等情况,建立栅格地图模型,设计了一种改进蚁群与势场融合算法的平滑路径规划算法。在传统蚁群算法中引入了势场合力变化系数,与人工势场法相融合,减少了陷入局部最优的情形;引入自适应信息素调整策略和精英蚂蚁增加信息素提高算法收敛速度,保证了算法搜索时的有效性;对规划出的路径进行拐点处理使得路线更加平滑、安全。仿真结果显示：改进算法在稀疏障碍物下比文献[13]算法和基本蚁群算法提升了27.7%、81.1%;密集环境下分别提高36.9%、79.0%,并且路径长度与文献[13]相差很小,拐点数量也要小于其它两种算法,路线更加安全平滑。     

基于改进双层蚁群算法的移动机器人路径规划

为提升移动机器人的路径规划能力,提出一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群.为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力,设计普通层蚁群启发函数的同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计应对死锁问题的自由寻路-剪枝...     

利用改进的蚁群算法确定有机化合物分子式

在现有蚁群算法的基础上,提出了一种改进的蚁群算法(IACA)来确定有机化合物分子式.人工蚂蚁在整数空间移动,并根据与信息素相关的转移概率指导搜索方向.在算法优化过程中使用了带最大最小信息素的信息素更新规则.实验证明,该算法用来确定有机化合物分子式时,在收敛性和可搜索的变量取值范围等方面优于改进的自适应遗传算法(IAGA).     

基于改进蚁群算法的高速公路协同救援路径规划

针对高速公路多点协同救援路径规划问题,文章综合考虑路段行驶时间和路径安全性两个优化目标,设计路径评价函数.根据高速公路救援的特点,引入"助手结点"的概念来设置信息素初始浓度;引入搜索角、结点直线距离和安全因素设计了启发函数;使用随机选择机制来优化状态转移规则;最后引入奖励机制设计了信息素更新规则,通过这四个方面改进了蚁...     

基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法

交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题,新型的仿生算法--蚁群算法,由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点,非常适合于解决交通资源规划问题.针对出租车路径规划问题的特点以及蚁群算法在这方面应用的一些不足,提出了一种改进的蚁群算法.根据同一蚁群的信息素相互激励,不同蚁群之间信息素相互抑制的原理,该算法实现了出租车资源的合理分布.     

基于蚁群算法的矢量量化水印

提出了一种基于蚁群算法优化的矢量量化水印算法。为了用蚁群算法进行优化,首先建立了矢量量化、水印嵌入及通过噪声通道的误差模型,并给出了简化模型。在该模型中,由于水印嵌入和通道噪声直接与码字索引相关,所以该模型误差由索引值决定,又由于码字索引的确定是NP难度问题,故引入蚁群算法对其优化是方便的,优化目标是降低误码率和使不可见性达到最佳。本研究将蚁群算法引入数字水印,实验表明该优化是可行的。     

基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究*

为了对MFJSSP进行优化,给出了改进的基于蚁群算法的MFJSSP解决方法。改进后的算法根据工件数量确定子集数量。给出了可选工作集的构建方法及在寻优过程中的邻域搜索策略,并对蚁群算法的参数选择问题进行了讨论。完成了MFJSSP中蚁群算法的改进,并将改进后的蚁群算法应用于解决4×5问题和8×8问题,取得了较理想结果。实验结果证明所提出的算法在解决MFJSSP上是一种可行、有效的解决方法。     

基于蚁群遗传混合算法改进的连接查询研究

连接查询优化技术对提升数据库性能至关重要,提出一种改进的连接查询算法,结合Wander Join连接查询算法,使用蚁群遗传混合算法对连接顺序进行优化。执行新的连接计划后,用剪枝策略降低样本的连接复杂度,达到了减少存储代价的目的。 理论分析和基于TPC-H数据集、TPC-DS数据集的算法对比实验表明,在多表连接的样本置信区间大于或等于95%的条件下,根据选择率的不同,加入蚁群遗传混合算法和剪枝策略的连接查询算法的相对错误率与Wander Join连接查询算法相比下降了20%～70%。     

改进的蚁群算法求解旅行Agent问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent 为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。