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1.
QAP(quadratic assignment problem二次分配问题)是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.本文研究了一种求解QAP的改进蚁群算法,我们将该算法与一种混合演化算法对QAPLIB中现实类问题的实验结果进行了比较,结果表明改进蚁群算法对该类型的问题有较优的结果,即优化效果好,运算量小,通用性强. 相似文献
2.
蚁群算法的理论及其应用 总被引:10,自引:0,他引:10
本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法一蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的、它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,如TSP,QAP,JSP等效果较好. 相似文献
3.
求解QAP问题的近似骨架导向快速蚁群算法 总被引:9,自引:0,他引:9
QAP(quadratic assignment problem)问题是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对QAP问题,提出了一种新的蚁群算法--近似骨架导向的快速蚁群算法(ABFANT).该算法的基本原理是通过对局部最优解的简单相交操作得到QAP问题实例的近似骨架(approximate-backbone),利用这些近似骨架可以极大地缩小QAP问题的搜索空间,而同时不降低搜索的性能,最后对这个缩小后的搜索空间,直接用当前求解QAP问题最好的启发式算法之一-快速蚁群算法(FANT)求解得到问题的解.在QAPLIB中的典型实例上的实验结果表明,近似骨架导向的快速蚁群算法明显优于快速蚁群算法.此外,指出基于近似骨架的算法思想可以很容易地被移植到其他求解QAP问题的启发式算法中. 相似文献
4.
《计算机应用与软件》2013,(4)
针对目标跟踪数据关联问题给出一种基于改进蚁群算法的数据关联方法。首先,根据多目标数据关联问题的特点,将该问题转化为组合优化问题;其次,将精英策略和排序策略引入传统蚁群算法,得到改进的蚁群算法,利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,将改进的蚁群算法应用于多目标跟踪数据关联中,建立数据关联模型并给出基于改进蚁群算法的数据关联方法;最后,通过仿真实验验证了所获的基于改进蚁群算法的多目标数据关联方法的有效性和优势。 相似文献
5.
最新研究表明蚁群算法是一种基于群体的强鲁棒性的进化算法,其基本思想是模拟蚂蚁的合作行为,通过其内在的搜索机制,成为求解组合优化问题的新的进化算法。但是,蚁群算法也有收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并提出了一种改进形式。针对TSP问题的仿真实验结果,表明了该改进算法的有效性。 相似文献
6.
TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。 相似文献
7.
为提高蚁群算法的运算效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。研究中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。经仿真试验证明,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。 相似文献
8.
9.
针对蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度较慢的问题,提出一种带混沌扰动的模拟退火蚁群算法。引入模拟退火机制及混沌系统,分别对基本蚁群算法中的蚂蚁种群搜寻范围以及信息素设定与更新进行改进,提高蚁群算法全局搜索能力。使用该算法与基本蚁群算法同时求解TSP这一经典组合优化问题,对两种算法的求解性能进行对比分析。仿真结果表明,该算法的求解精度及求解效率都明显优于基本蚁群算法。 相似文献
10.
研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的. 相似文献
11.
朱杰 《数字社区&智能家居》2008,(8):724-725
介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法一蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。 相似文献
12.
求解多目标优化问题的改进蚁群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义. 相似文献
13.
基于改进蚁群算法的聚类分析 总被引:2,自引:0,他引:2
聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果. 相似文献
14.
15.
一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。 相似文献
16.
17.
蚁群算法及其改进形式综述 总被引:6,自引:0,他引:6
蚁群算法是一种具有许多优良特性的模拟进化算法,已经成功地解决了许多复杂的组合优化问题。但是蚁群算法并不完善。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并综述蚁群算法的多种改进形式,最后对蚁群算法将来的研究方向作出预测。 相似文献
18.
ZHU Jie 《数字社区&智能家居》2008,(22)
介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法—蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。 相似文献
19.