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协同进化蚁群算法及其在多目标优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《模式识别与人工智能》2005,18(5)
针对蚁群算法ACS的控制参数难以确定和早熟停滞等缺陷,提出了进化蚁群系统算法模型EACS.EACS通过引入选择、交叉和变异等操作,实现算法参数的自适应调整.标准测试实例的计算结果表明,EACS算法能够克服上述缺陷,便于工程应用.根据协同进化的思想进一步提出了多目标协同进化蚁群算法CACSM.CACSM中的多个群体协同进化,每个群体对应一个目标,并对其它群体的搜索产生影响.CACSM实现了仅通过算法一次运行便求得若干Pareto最优解,提供了更大的决策空间.最后通过一个多目标组合优化问题--岩石钻孔机路径选择问题的求解,验证说明了CACSM的有效性和适用性. 相似文献
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蚁群算法在K-TSP问题中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
针对K-TSP(K—person Traveling Salesman Problem)问题,该文提出了一种利用蚁群算法求解该问题的新思路。该算法采用k只蚂蚁共同构造问题的一个解,并通过多组(每组k只)蚂蚁相互协作最终达到搜索最优解的目的。实验结果显示,该算法行之有效,是一种求解K-TSP问题的有效算法。 相似文献
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蚁群算法优化策略及其仿真研究 总被引:2,自引:2,他引:2
蚁群算法广泛应用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法与其他模拟进化算法存在进化速度慢并易于陷入局部最小等缺陷。论文应用蚁群算法求解最短路径问题,从信息量的更新方式、局部搜索策略及参数选择等方面提出相应的改进策略。通过TSP问题的仿真表明,改进算法能够加快收敛速度,节省搜索时间,而且能够克服停滞行为的过早出现。 相似文献
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蚁群优化算法及其应用研究进展 总被引:17,自引:5,他引:17
李士勇 《计算机测量与控制》2003,11(12):911-913,917
综述了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果。首先简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,其次介绍了人工蚁群算法的基本原理及其主要特点。然后概述了这种算法在组合优化问题中的多种应用,诸如旅行商问题(TSP)、二次分配问题(QAP)、任务调度问题(JSP)、车辆路线问题(VRP)、图着色问题(GCP)、有序排列问题(SOP)及网络由问题等。最后对蚁群算法仍需要解决的问题和未来的发展方向进行了探讨。 相似文献
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米永强 《数字社区&智能家居》2014,(3):1505-1507
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。 相似文献
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米永强 《数字社区&智能家居》2014,(7):1505-1507
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。 相似文献
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提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性.一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性.在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型,仿真结果表明,独立的全局信息素使蚁群很快集中于各个次优解区域搜索,局部更新策略又使蚁群跳出局部级值寻找最优,仿真结果证明算法的改进十分有效. 相似文献
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蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生并行智能进化系统。它具有很多优良的性质,但同时也存在一些缺点,如运算过程中收敛速度慢,易出现停滞现象等。基于上述不足提出了一种自适应地调整挥发系数的逆向蚁群算法,在逆向蚁群算法的基础上自适应调整挥发系数ρ,提高了算法的性能,使算法比传统蚁群算法相比不仅更有利于全局寻优而且对其收敛速度有了很大地提高。将该算法用于旅行商问题,模拟计算结果显示该算法具有更强的全局最优解搜索能力,收敛速度上也有很大提高。 相似文献
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动态自适应蚁群算法求解TSP问题 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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优化技术广泛用于化工生产中"最佳"工艺条件的确定,工程师常需在无先验信息情况下,从若干工艺条件中确定同时能满足多方需求的最佳方案,实现效益最大化.枚举法只能在较简单的情况下使用,随着生产实际复杂程度的增加,枚举法显得无能为力.近来提出的元启发式蚁群优化算法无论计算时间,还是优化质量,都能满足复杂体系的优化.本研究采用Pareto蚁群算法,对间歇自由基聚合反应器进行了多目标优化,结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可用于间歇自由基聚合反应器的设计. 相似文献
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提出一种基于异类蚁群的双种群蚁群(Dual Population Ant Colony Algorithm Based on Heterogeneous Ant Colonies,DPACBH)算法,算法将两种信息素更新机制不同的蚁群分别独立进行进化求解,并定期交换优良解和信息来改善解的多样性,增强跳出局部最优的能力,使算法更容易收敛到全局最优解。以TSP(Travel Salesman Problem)问题为例所进行的计算表明,该算法比基本双种群蚁群算法具有更好的收敛速度和准确性。 相似文献
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基于混合行为蚁群算法的研究 总被引:19,自引:2,他引:17
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. 相似文献
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求解不确定TSP问题的蚂蚁算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了不确定旅行商问题模型,该模型将路径长度看作动态可变的。从实际应用来说,该模型考虑了交通运行中的不确定情况,比经典旅行商问题更具有灵活性及实用价值,利用该模型得到的结果将更适于指导车辆对运行路线的选择。同时提出了一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题,并给出了解的评价标准。实验结果显示,该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性,可以有效求解不确定旅行商问题。 相似文献