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.     

一类自适应蚁群算法的收敛性分析

为了提高基本蚁群算法的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种基于信息素挥发因子自适应变化的蚁群算法,并证明了当迭代次数充分大时算法能以概率1收敛到全局最优解,通过对TSP仿真实验表明改进后的蚁群算法在求解最优解时存在优势。     

自适应调整α,β参数的蚁群算法

为了提高基本蚁群算法的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种通过自适性改变启发式因子α和期望启发式因子β的蚁群算法.当连续几代进化后的最优解没有明显变化时,改进后的算法通过对启发式因子α和期望启发式因子β的自适应调整来提高最优解的求解质量.通过对TSP问题的仿真表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面比起基本蚁群算法存在优势.     

改进的遗传混合蚁群算法在TSP问题中的应用

为了提高基本蚁群算法的收敛性能和全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种改进的遗传混合蚁群算法。在每代进化中保留最优解和次优解的公共解集后引入遗传操作中的交叉算子进行运算,并采用自适应改变信息素挥发系数的方法,加快了算法收敛速度,提高了解的全局性。通过对TSP问题的仿真运算表明,改进的遗传混合蚁群算法在收敛速度和解的全局性上都有较大的改善。     

一种基于路径权重均衡的蚁群算法

为了提高基本蚁群算法的收敛速度,强化其全局搜索能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种基于路径权重均衡的蚁群算法.试验证明,算法在加速收敛和防止早熟之间取得了动态的平街,并且具有很强的发现最优解的能力、更快的进化速度.     

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。     

基于信息素强度的改进蚁群算法

现有的基本蚁群算法和MMAS算法都存在收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点,为了提高算法搜索效率,提出了一种求解旅行商问题的改进蚁群算法.在基本蚁群算法和MMAS算法的基础上,通过对蚂蚁进行区分,直接控制信息素的浓度,并进行有选择的更新,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞和早熟现象,提高了全局搜索能力和解的质量.最后通过经典的CTSP31实例验证了该改进算法的有效性,仿真实验结果表明,它在最优解、平均解和最优迭代次数等性能上比经典蚁群算法都有较大的改善.     

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。     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

研究两地间时间最优路径的问题。针对基本蚁群算法搜索的盲目性,迭代时间长,易陷局部最优解的问题,造成寻找最优路径困难。为提高寻优效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。在方案中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真证明:改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

基于DNA-蚁群算法的车辆路径优化问题求解

蚁群算法在解决车辆路径问题(VRP)时存在过早收敛于局部最优解、收敛速度慢等问题,并且由于蚁群算法的参数选择没有严格规定,如果参数选择不当,将影响其寻找最优解的效率。为解决上述问题,将DNA算法中的交叉变异思想应用于基本蚁群算法中,提出一种新的DNA-蚁群算法,将基本蚁群算法中的参数进行DNA交叉变异,有效控制蚁群算法的参数选择,从而得到一组最优参数来求解VRP模型。实验结果表明,DNA-蚁群算法能有效解决车辆路径优化问题,更快寻找到全局最优解或较优解,提高了基本蚁群算法的寻优能力和效率。     

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。     

自适应概率选择模型的改进蚁群算法研究

传统的蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些缺陷,提出一种基于自适应概率选择模型的改进蚁群算法。最后,在Matlab2016a仿真软件中构建两种地图环境,对两种算法在不同环境下的适应性和寻优能力进行仿真实验。结果表明,改进的蚁群算法的体现了更好的收敛性,在复杂环境下的最优路径和寻优时间更短。     

基于改进的最大最小蚁群算法求解电力线路最佳抢修路径

电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象,适合于求解大规模问题,但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不足,提出了一种改进的最大最小蚁群算法来求解电力线路最佳抢修路径。该算法采用分段函数设置状态转移规则,结合噪声扰动方法进行局部搜索,并利用变异思想和A*算法产生邻域解。仿真实验表明,在求解电力线路最佳抢修路径时,该算法比其他改进蚁群算法具有更多的优越性,并分析了噪声扰动方法的参数对求解质量的影响。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题。实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。     

基于改进蚁群算法的水下无人机路径规划研究

为实现水下无人机在水域中自主作业的功能,对其设计一套合理的路径规划方案是非常有必要的。蚁群算法针对水下无人机路径规划方面有着非常好的效果,拥有不错的鲁棒性,但是传统的蚁群算法在解决路径规划问题时很容易出现局部最优解的问题。以传统蚁群遗传算法理论为根据,对其进行添加目标引导素、构建精英蚂蚁体系、更新信息素浓度这三方面的改进,使用栅格法构建水下环境分析模型,并以最短的路径为目的,规划一条从初始状态到目标状态的无碰安全途径,运用仿真的办法展开验证。结果显示：相较于传统算法,改进后的算法在求解速度和全局求解能力上有较大的优势。     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。     

改进的蚁群算法在信度计算中的应用研究

通过研究任务需求和Agent曾经的协同设计实际能力,即执行该任务时做出的承诺和实际做出的付出,付出/承诺关系,得到协同能力信度。并利用云模型结合最优树理论改进蚁群算法来分析此信度,有效地限制了传统蚁群算法易陷入局部最优解的问题。把改进的算法应用到协同设计中的人员选择中,发现此算法可以为设计管理人员提供决策支持,可以更好地匹配设计人员,可以实现整个设计的有序、稳定和整体功能效应的最佳,可以为新项目的开展提供支持。     

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点;与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明:提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。