用蚁群优化算法求解中国旅行商问题

中国旅行商问题是一个组合优化问题，是一个NP问题。本文提出用蚁群优化算法去解决，同时提出了两种改进的方法，其中，Ant-F能够增强系统的搜索能力，使系统避免早熟，具有正负反馈的功能，仿真简单，容易理解；而ACS 在Ant Colony System(ACS)的基础上改进而成，它使系统在演化的后期能够通过适当增大系统区分信息素对比强度的方法，尽快找到最优的解。和其它的几种蚁群优化算法、遗传算法和模拟退火算法相比较，实验表明，ACS 是本文提及的几种算法中最优的一种，它能加快系统收敛的速度，找到问题的最优值。     

基于最小代价和蚁群算法的传感器资源优化研究

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别。为充分发挥综合系统的功能,需对有限的传感器资源进行科学合理分配。本文通过分析综合敌我识别的特点,得出传感器资源优化模型的约束条件,提出利用代价作为传感器资源优化的准则,并分析了各类源代价及其量化方法,从而建立了综合敌我识别传感器资源优化数学模型。同时将蚁群优化算法的思想引入到传感器资源优化中,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。      

求解多目标资源分配问题的改进蚁群优化算法

多目标资源分配问题就是将有限资源分配到不同事件来获得预期目标.建立了多目标资源分配问题的数学模型,提出了一种有效求解该问题的改进蚁群优化算法：设计了一种多目标资源分配问题的可行方案构建机制,定义了蚁群优化算法中的信息素形式及其更新方式,提出了一种新的概率选择形式;通过以上改进有效地提高了蚁群优化方法的效率.为了验证此方法的有效性,将蚁群优化方法与混合遗传算法的实验结果进行了对比分析,证明此方法优于混合遗传算法.     

指派问题的变异蚁群算法求解

指派是现实生活中经常遇到的一类问题，文章建立了指派问题的数学模型，并用具有变异特征的蚁群算法对其加以解决。蚁群算法是一种进化算法，适合解决组合优化问题，指派问题是组合优化问题中的一个分支。实验结果表明。使用变异蚁群算法解决指派问题，提高了搜索效率，能够在短时间内得到最优分配方案。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络能够进行传感器的数据收集和传输,为用户提供多元信息,在不同的领域都具有广阔的应用前景,但无线传感网络的路由研究没有动态的拓扑结构以及全地址机制,并且资源有限,因此需要新的无线传感器路由算法进行支持.本文提出了基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法,将改进的蚁群算法的自组织、动态和多路径等特性结合到无线传感网络路由研究中,用仿真实验进行分析表明该算法在网路平均能耗方面的显著改善,并证明其基本满足无线传感器网络的设计目标.     

认知无线网络中一种基于蚁群优化的频谱分配算法

针对认知无线电中的频谱分配问题,该文提出一种基于蚁群优化的频谱分配方法。该方法在授权用户和认知用户共存的认知网络模型中,通过蚁群访问各个认知节点,并释放信息素,从而实现概率型的全局搜索的并行频谱分配算法。与传统的频谱分配方式比较,该算法能够进行增强型学习积累,快速收敛到最优路径,从而获得了最优的平均信道效益。文中对该算法进行了分析和说明,并通过仿真证明了算法的有效性和稳定性。     

一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法在搜索过程中容易陷入局部最优解，且不适用于连续对象优化问题。文章针对这些问题．采用信息量变异、引入微粒群操作等方法进行改进，提出了一种引入微粒群操作的改进蚁群算法，并应用于求解连续对象优化问题。对几个典型复杂连续函数优化问题的测试研究表明，该改进算法不仅跳出局部最优解的能力更强．而且能较快地收敛到全局最优解，表明了算法的有效性。     

求解函数优化问题的快速连续蚁群算法

 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢并易于陷入局部最小等问题.为此,根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的由侦察蚁和觅食蚁协作搜索的函数优化快速连续蚁群算法.该算法首先引入混沌序列确定侦察蚁的初始位置,然后由侦察蚁进行全局大视域快速搜索,且每迭代完一步和每迭代完一代都要对解进行评价,并对本代最优解的信息素进行标记,由此吸引觅食蚁在本代最优解周围空间进行小步长搜索.通过这种初始化方法和侦察蚁与觅食蚁的相互协作,不仅能很好的提高寻优精度,且使收敛速度大幅提高.计算机仿真实验结果表明,本算法寻优率高,收敛速度提高显著,效果令人满意.     

旋转货架拣选作业优化的交叉蚁群算法求解

单伺服机分层水平旋转货架存取路径优化问题是一个特殊的TSP问题,为NP完全难题。使用蚁群算法来求解该问题,搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解。为此,根据遗传算法中的交叉操作对该算法进行了改进,构造交叉蚁群算法,并进行计算机仿真,结果表明该算法能较快地找到最优解。     

一种改进的多目标蚁群优化算法

提出了一种改进的多目标优化问题的蚁群算法.算法选择进化算法的定义的时候,种群中一定数量的个体信息来源作为中心的扩散,多个中心点之间有一定的距离;群体中的其他个体按照离源个体最近的距离的原则归属于其中一个信息素扩散源;按照信息素扩散算法,每一信息素扩散源中的个体获得源于中心点的信息素;保留每一代群体中的中心点到下一代种群中,确保了收敛性和维护种群的多样性.最后利用多目标背包问题来测试算法的性能,并与MOA和NSGA-II算法进行了分析比较.结果表明,该搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近效果好,得到传播的多种解决方案,是一个多目标优化问题的解决和有效的方法.     

基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法

蚁群算法具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和天生的并行性等优点,不足之处是需要较长的搜索时间.为了解决其搜索时间过长的问题,文中提出了一种并行实现策略,用OPENMP应用编程接口采用C++语言编程实现,能明显减少搜索所用的时间.给出了一种解决旅行商问题(TSP)的并行蚁群算法,并通过串并算法执行时间的比较,说明并行算法的优越性.     

基于分组网络结构NOC的蚁群路由算法

单个芯片集成度的增大增加了全局同步设计的困难,于是出现了片上网络NOC的概念,其设计的核心是将计算机网络技术移植到芯片设计中来,因此需要利用某种路由算法来实现好的服务质量.通过对NOC网络通信的分析,基于蚁群算法提出了一种路由算法,利用4×4Mesh结构,通过对同一约束不同请求和不同约束同一请求等实验研究,证明其在NOC路由应用中能在较短的时间内完成指定的任务,最后预测了该算法在大规模路由应用上的发展.     

基于蚁群算法的自动化仓储系统空闲优化

根据目前自动化仓储系统提出了蚁群算法的一种改进型优化算法。通过分析自动化仓储系统的工作特性,建立与之相类似的数学模型,加入特殊的空闲优化模式,结合遗传算法对原有的蚁群算法进行优化。在长时间连续工作的自动化仓储系统中,采用优化后的蚁群算法迭代计算次数更少、计算时间更短、并且最小路径更优化,更适应于现代化仓储系统。     

一种异步航迹关联的变异蚁群算法

本文提出了一种异步多传感器航迹关联的变异蚁群算法.该算法基于最优预测公式实现异步航迹的时间同步,通过动态删除可访问节点索引以规避不可行解,对最优关联结果进行变异操作以提高收敛速度和降低求解时间,采用非均匀的初始信息素分布策略以减少无效分配.仿真结果表明,本文提出的算法计算代价较小,并且具有较高的正确关联率.     

基于蚁群的无线电源管理网络路由算法

蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了对无线电源管理网络的路由优化,为远程设备管理提供了新的解决思路。对原始蚁群算法进行了改进,提出了一种多蚁群的优化算法。基于蚁群算法及其并行搜索最优的特征,通过蚁群聚类和动态调整网络优化参数的方法,可作为一种面向无线电源管理网络的路由算法,经过仿真验证了该算法的有效性。     

逆转变异蚁群算法在CGF多目标分配中的应用

在预警机指挥引导多机协同空战对抗仿真过程中,为了提高CGF实体的智能性和实时性,对多CGF实体协同作战时目标选择因素进行分析,构建了一种基于变异蚁群算法的多CGF实体协同作战目标选择模型。该模型对蚁群算法中的选择策略进行了改进,引入一种遗传算法的变异算子以减少最优解的搜索时间,改进了搜索空间中信息素的更新方式,提高了模型最优解的搜索能力。运用该模型对多CGF实体协同作战过程进行仿真,仿真结果表明,所提出的变异蚁群算法对多CGF实体目标选择最优解的搜索效率明显优于基本蚁群算法,能够更好地模拟真实作战兵力的目标选择过程。     

基于蚁群算法的改进ICA算法

针对FastICA算法存在依赖非线性函数选取的缺陷,为了提高分离结果的可靠性,提出一种基于蚁群算法的改进ICA算法.该算法对非线性函数没有特殊要求,以负熵近似表达式为目标函数,利用蚁群算法代替FastICA算法中的牛顿梯度法,求出最优分离矩阵B,从而对混合信号中的独立分量进行分离.仿真结果验证了改进ICA算法的有效性和...     

基于蚁群算法的OFDMA系统接纳控制

由于接纳控制算法的优劣关系到网络资源能否被有效利用。文中提出了一种新的OFDMA系统的接纳控制算法。结合蚁群算法对用户需要的的总传输功率进行计算,并通过该功率对用户进行接纳控制。仿真结果表明,文中所提算法可使系统的总传输功率减小,增加用户的可接入数量,达到资源有效利用的目的。     

基于改进蚁群算法的无人机协同航迹规划研究

无人机群协同作战中,如何确定各无人机的航迹是整个规划问题的基础和关键,直接影响到作战效率.采用层次分解策略,首先对威胁场进行Voronoi图环境建模,然后利用改进蚁群算法,提出带有方向性引导性的信息素更新策略,减小迷失蚂蚁对算法收敛性的影响.同时,从时域和空域方面考虑多机协同问题,在满足最小时间窗基础上,最后仿真得到了...