具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法

蚁群算法具有很强的寻优能力,但仍存在搜索时间过长、易于停滞等问题。针对这些不足,提出了一种具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法。新算法引入了路径平滑概念,加强了对蚁群前期搜索的引导,扩大了蚁群后期搜索空间;同时,通过动态调节信息素挥发因子,使得路径间信息素浓度差异不会增长过快,有效地避免了算法陷入局部解。实验结果表明,具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法明显优于基本蚁群算法。     

IMMAS算法在复杂环境下路径规划中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域.文章将改进的MMAS蚁群算法引入路径规划,在栅格法建模的基础上,改进初始蚁群设置,使用可变的终点定义,终合考虑可选点与终点的距离、可选点的被访问次数以及各可选路径上的信息素强度来设计启发式因子,使用奖励机制更新信息素,动态确定最大最小信息素范围,建立了一种新型优化算法.仿真结果表明,利用改进的MMAS算法,可充分发挥蚁群算法的优越性,并减小了陷入停滞状态的可能性,快速搜索到最优解.     

移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.     

蚁群算法在林火扑救路径选择中的应用

针对森林道路错乱复杂的特殊情况和蚁群算法容易出现的局部收敛问题,提出一种用于林火扑救最优路径选择的蚁群算法.在基本蚁群算法的基础上,动态计算启发式信息值并更新信息素,平衡收敛速度与停滞现象的出现概率,增大算法的搜索空间.仿真结果表明,该算法能在较短时间内找出符合实际要求的最优路径,提高蚁群的全局搜索能力.     

带容量约束车辆路由问题的改进蚁群算法

提出一种带容量约束车辆路由问题(CVRPs)的改进蚁群算法.该算法使用一种新的蚂蚁位置初始化方式,增加了蚂蚁走出最优路径的可能性.在搜索过程中,以客户之间路径的节省量作为启发式信息.信息素更新采用一种动态更新的方法,能够根据当前车辆所构建路径的情况对信息素进行更新,避免算法陷入停滞状态.局部搜索除使用2-opt方法外,针对不同车辆访问的客户,还增加了交换搜索和插入搜索以扩大搜索范围.仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

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。     

动态自适应蚁群算法求解TSP问题

针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出一种动态自适应蚁群算法,通过引入信息素的自适应调整策略,限制信息素范围以及动态增加信息素的局部更新方式,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力．该算法的性能在中国旅行商问题（China Traveling Salesman Problem,CTSP）和EilSO问题上得到验证．     

引入侦查子群的二进制蚁群算法求解函数优化问题

为求解函数优化问题,将遗传算法中的二进制编码方式引入标准蚁群算法.但由于该算法迭代过程中易出现早熟停滞现象,为此提出一种改进的蚁群算法,该算法在原算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.侦查蚁群以一定的概率做侦查搜索以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为兼顾当代和历代的搜索成果,采取信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及其余蚁群的路径信息.最后,通过对几个经典测试函数的求解, 证明该算法解决函数优化问题非常有效,不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

动态传感器网络移动代理路由算法

提出一种基于蚁群优化的动态传感器网络移动代理能量有效路由算法.该算法设计了一种新的路径选择概率模型,使移动代理能找到一条从处理节点到目标节点之间的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况;该算法还制定了新的蚁群局部信息素再初始化规则,该规则在网络中发生动态变化的节点附近进行局部信息素再初始化,快速有效地更新最优路径.与其他算法相比,该算法能找到一条能量消耗较小,并且节点剩余能量较多的有效路径.     

一种具有动态自适应特征的改进的蚁群优化策略

蚁群算法是一种有启发式搜索特性的仿生优化算法,在实际的应用中蚁群算法会表现出搜索速度慢、易于陷入局部最优以致算法停滞等缺点。提出一种改进的蚁群优化策略,当算法出现停滞时自适应地更改各路径上的局部信息素量大小,从而使它们的信息素差距动态地减小,以便于在后续的搜索中找出全局最优解。经过仿真实验表明,改进后的算法能发现更好的最优解。     

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。     

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。     

双向反馈蚁群算法在网络负载均衡问题的研究

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种双向反馈蚁群算法,用蚂蚁数量代表网络资源流量,通过蚂蚁间信息素的相互作用和动态控制来实现网络流量分担到多条可用路径。将蚁群算法扩展为双向反馈的蚁群算法,蚂蚁判断各条路径上的信息素浓度的同时,考虑可选链路的负载情况,决定选择要走路径,使得蚂蚁相对均衡地分布在可选链路上。仿真实验结果表明,双向反馈蚁群算法比原蚁群算法在缩短自适应时间,减少丢包率,提高负载均衡效率方面都具有更好的性能。     

一种动态窗口下改进的机器人路径规划

提出了蚁群路径规划算法中一种动态候选解窗口的方法。该方法首先在固定均匀分布候选解的窗口上划分成若干分块,接着将负责路径规划的主蚁群的候选决策点看作一系列具有候选解属性的蚂蚁,再用该蚁群算法根据每分块上所有候选解上游连接边上的信息素及其启发信息以一定概率动态分布候选决策点,从而细化候选解,最终使蚁群能搜索到一条更好的路径解。仿真实验和对比的结果表明,动态候选解窗口方法比固定均匀分布候选解的方法可获得更优的性能。     

一种改进的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法．该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模．通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用“惯性原则”和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度．仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径．     

基于改进蚁群算法求解最短路径和TSP问题

为了能高效地求饵最短路径和TSP问题,利用速度恒定的蚂蚁群,行走最短路径的蚂蚁首先达到终点这个基本原理,提出了一种改进的蚁群算法。因为只要有一个蚂蚁达到终点,算法停止,所以该算法避免了蚂蚁往返爬行所消耗的时间。针对一定规模的最短路径和TSP问题,设置足够量的蚂蚁群,通过该算法能较快地求出全局最优解或者能很好逼近最优解的近似解,算法的时间复径杂度是线性级的,迭代次数较少,而且该算法是并行处理的。通过实验仿真,结果表明算法是可行有效的。     

基于蚁群算法的网络安全路由算法研究

通过研究蚂蚁寻食的轨迹,分析推理出一种得到最优路径的并行算法,由于其灵感来源于蚂蚁,所以起名为蚁群算法。蚁群算法是近年才发展起来的,成功应用于很多领域,如车辆调度问题、分布式人工智能研究、负载平衡、大规模集成电路设计、工厂生产计划制定方面、图像着色和路由算法方面等等。本文主要是运用蚁群算法,寻找Ad Hoc网络中最优路由路径,使整个Ad Hoc网络成为一个稳定可靠的网络系统。     

基于混合反馈机制的扩展蚁群算法

由于传统蚁群算法基于正反馈机制的单一搜索方式,导致其存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点.针对该问题提出一种基于混合反馈机制的扩展蚁群算法(MF-ACO),该算法在传统蚁群算法的基础上定义一种具有较强全局搜索能力的扩展型蚂蚁,帮助算法跳出局部极值;参考蚁群劳动分工行为,设计基于刺激-响应分工模型的负反馈平衡机制,动态平衡算法的收敛能力和全局搜索能力;最后依据分工模型对蚂蚁个体的信息素更新策略进行改进,进一步加快算法收敛速度.以多个TSP实例作为测试对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的优越性,并将该算法用于机器人路径规划问题,在实际应用中进一步验证了所提算法的有效性.     

基于16方向24邻域改进蚁群算法的移动机器人路径规划

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划.在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计...     

足球机器人路径规划算法的研究及其仿真

研究足球机器人路径规划优化问题,足球机器人由于赛场情况千变万化,系统本身存在非线性,环境也具有时变性特点,要求机器人相互协作实时性要求高。结合足球机器人系统特点,提出一种蚁群算法的足球机器人路径规划算法。把每一只蚂蚁看作是一个机器人,蚂蚁根据信息素调整自己的前进方向,通过蚂蚁间的信息交流和相互协作快速找到一条最短的机器人运行无碰撞的路径。采用算法进行测试,结果表明,用蚁群算法较好地克服了局部最优的缺陷,获得最优路径,且无碰撞现象,符合足球机器人路径规划的实时性要求。