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.     

一种启发式动态信息素更新策略的蚁群算法

针对蚁群系统（ACS）在解决TSP问题上存在易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的启发式蚁群算法。在迭代前期赋予伪随机因子较小的阈值,从而使蚂蚁能以较大的概率选择轮盘赌方式完成解的构建,扩大了解的搜索范围;同时通过引入迭代最优蚂蚁进行全局信息素更新,来进一步增加了解的多样性,使算法避免陷入局部最优。在迭代后期随着伪随机因子参数值变化幅度的加快,则用至今最优蚂蚁来取代迭代最优蚂蚁,以促进搜索进程很快的向最优解附近收敛,加快了收敛的速度。实验仿真结果表明改进后的算法在前期能够有效地跳出局部最优,并且在后期能够明显提升收敛速度。     

基于启发式机制的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统（ant colony system,ACS）算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数,提高收敛速度;算法陷入局部最优时,引入惩罚函数,使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,在复杂环境中,包括终点处存在凹形障碍物时,该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.     

求解函数优化问题的混合连续优化算法*

用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状,提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法,该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引,采用网格法进行细密度的蚂蚁局部搜索,从而能很好地应用于求解连续对象优化问题。对若干典型复杂连续函数的实验测试结果表明,该混合算法跳出局部最优解的能力较强,能较快地收敛到全局最优解,并能适于高维空间的优化问题。与最新的有关研究成果相比,该算法不仅寻优精度高,而且收敛速度大幅提高,效果十分令人满意。     

基于模拟退火算法的多道逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中易出现停滞现象、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于模拟退火策略的多道逆向蚁群算法。通过向原始蚁群中引入逆向蚂蚁,并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目,来提高算法全局寻优能力。在算法执行过程中一组蚂蚁分成几群并行运算,通过交换策略,有效地利用了当前最优解,提高了算法收敛速度。将该算法应用于旅行商问题的求解,仿真实验结果表明该算法的全局寻优能力和收敛速度都得到了很大改善。     

基于蚁群遗传算法的属性约简

针对普通蚁群算法在属性约简中求解最小约简存在局部最优、迭代次数多、收敛慢的问题,将复制、交叉、变异这些遗传算子引入蚁群算法中,改进蚂蚁的产生方式和蚂蚁构造可行解的过程,提高算法的收敛速度和全局搜索能力。算法在加州大学机器学习数据库中的数据集的测试结果表明,该算法能快速有效地求解属性约简,能够找到最小约简集。     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径仿真研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷,提出了一种改进蚁群算法.通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化,对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新策略,并对子可行解进行3-opt优化,在实现局部最优的基础上保证可行解的全局最优.通过对22城市车辆路径实例的仿真,仿真结果表明,改进型算法性能更优,同基本蚁群相比该算法的收敛速度提高近50%,效果显著,该算法能在更短时间内求得大规模车辆路径问题满意最优解,说明其具有较好的收敛速度和稳定性.     

求解TSP问题的自适应模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度较慢的问题,在最大-最小蚁群算法的基础上,提出一种自适应模拟退火蚁群算法。在高温阶段以一定概率接受次优解,优化每次迭代后的路径,增加算法的全局搜索能力,并采用一种自适应的信息素更新策略,前期增加算法的全局搜索能力,后期加快算法的收敛速度;在低温阶段通过降温系数的取值,加快算法收敛速度,在温度机制上采用了回火机制,避免局部最优,使解的质量得到了提高。同时在算法中结合了3opt进一步优化了算法解的质量。实验结果表明该算法的收敛速度以及求解质量得到了一定程度的改善,较好地平衡了种群多样性以及收敛速度的关系。     

基于邻域搜索的改进最大最小蚁群算法

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优的问题,提出一个改进的混合最大最小蚁群算法,并应用于求解旅行商问题.上述算法设计了一种新的信息素更新模型,单个蚂蚁每走一步就进行信息素局部更新,在所有的蚂蚁搜索一周后,最优路径蚂蚁进行全局信息素更新.提出一种新的邻域搜索模型,将邻域大小设置为原来的一半,提高了计算的效率.在每个蚂蚁的一个周期循环后,使用邻域搜索算法优化最优解的路径长度.仿真结果表明,改进算法具有较高的求解精度和收敛速度.     

蚁群算法的收敛性分析及其在TSP上的求解

根据基本蚁群算法的特点对其收敛性进行分析,给出寻找最短路径的蚁群算法收敛的充分条件.并把算法运用到旅行商问题上,试验结果表明该算法在求解TSP问题上解的精度优于组合优化算法以及遗传算法且收敛速度比较快.     

基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾,提出了一种基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。     

一种基于路径相似度的蚁群算法

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

基于细菌觅食的改进蚁群算法

蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。     

基于蚁群遗传算法混合编程的函数优化

为研究连续函数优化问题,基于图解的蚁群系统,提出二进制蚁群算法,并实现与遗传算法混合编程,以提高求解效率。算例表明,蚁群-遗传算法混合编程求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,可用于求解实际工程问题。     

结合ABC算法动态分级的双蚁态蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，结合人工蜂群算法的分级思想，提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同，将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁，并执行不同加权系数的动态信息素更新策略：寻优蚁负责较优路径的搜索，执行较大权重的信息素更新策略，以增强其导向性，提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径，发现其他更优解，以保证算法多样性。然后，每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换，以提高解的质量。以旅行商问题为例，将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比，其表现皆更优。     

基于量子蚁群算法的网格任务调度研究

任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。     

基于新颖蚁群算法的加工中心组成问题研究

针对蚁群算法求解加工中心组成问题易陷入早熟收敛状态的缺点,提出了将听觉信号、记忆矩阵与蚁群算法相融合的一种新颖蚁群算法。在仿真实验中,分别采用蚁群算法、加入听觉信号的蚁群算法、加入记忆矩阵的蚁群算法和新颖蚁群算法对加工中心组成问题进行求解。实验结果表明,新颖蚁群算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,收敛速度快,且所求得的组功效优于以上三个策略及以往的混合遗传算法。     

基于混合行为蚁群算法的研究

为在加快算法收敛速度的同时又能避免停滞现象,提出一种基于混合行为的蚁群算法.首先就蚂蚁行为对算法性能的影响进行了分析,在此基础上提出了该算法的模型;然后定义了蚂蚁行为,并为该算法设计了4种具体的蚂蚁行为,根据模型实现了该算法.实验结果表明,该算法在性能上远优于蚂蚁系统.