基于多态蚁群算法的测试用例自动生成*

提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。将局部搜索与全局搜索结合起来,结合路径的相似度,缩小搜索空间;根据适应度函数确定最好路径,既解决局部最优化问题,又提高收敛效率。与基本蚁群算法对比,其结果显示该方法效率优于基本蚁群算法。     

基手多态蚁群算法的测试用例自动生成

提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串;然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类,据其信息素的不同采用不同的移动准则,重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。将局部搜索与全局搜索结合起来,结合路径的相似度,缩小搜索空间;根据适应度函数确定最好路径,既解决局部最优化问题,又提高收敛效率。与基本蚁群算法对比,其结果显示该方法效率优于基本蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略

栅格中的节点调度路径规划问题一向是信息栅格中的关键需要解决的技术。针对基本蚁群算法在复杂的栅格资源调度中容易出现停滞现象这一缺陷,对基本蚁群算法进行改进,提出了一种基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略,该策略根据优化过程中平均信息素分布度,增强全局（或局部）最优解和全局（或局部）次优解的路径上的信息量浓度,从而有效地克服了传统蚁群算法中容易陷入局部最优解的问题。实验证明,基于IC度优化的蚁群多级路径优策略比传统蚁群优化策略具有更好的搜索全局最优解的能力,特别对于路径搜索问题,其收敛性较传统蚁群算法有明显提高。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

本文主要结合蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱而造成算法停滞的现象,提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能,基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进,提高了算法的有效性和鲁棒性,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力。     

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。     

煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。     

改进蚁群自适应多级栅格路径优化策略

栅格中节点调度路径规划问题是信息栅格中亟需解决的问题。通过改进基本蚁群算法,提出多级路径优化的路径规划策略。该策略既克服基本蚁群算法在信息栅格中路径优化容易陷入单路径死锁的弱点,又加强蚁群算法搜索的正反馈、高效收敛的优势,避免算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能,使得信息栅格节点调度能依据任务量和路径性能进行有效分配。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法.在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度.制定信息素更新规则时引入拐点...     

自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用

围绕蚁群优化算法的理论及应用,针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题,运用了一种基于自适应的蚂蚁算法,并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率,将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明,改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径,相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

求解混杂生产调度问题的嵌套混合蚁群算法

蚁群算法作为解决优化问题的有力工具,它的有效性已经得到了证明.由于其生物学背 景,基本蚁群算法被设计来求解复杂的排序类型组合优化问题,在连续空间优化问题的求解方面 研究很少.本文提出一种嵌套混合蚁群算法,用于解决具有混杂变量类型的复杂生产调度问题, 在一种新的最佳路径信息素更新算法的基础上,提高了搜索效率.计算机仿真结果表明,本文提 出的方法在求解此类问题上性能优于另一种基于进化计算的有效方法--遗传算法.     

基于RRT*的母线布线路径规划算法

针对母线布线设计繁杂,低效,耗时成本高的问题。对工程中母线布线设计的约束与优化目标进行了研究总结,提出了一种基于快速扩展随机树算法(RRT*)的母线布线路径规划算法。在传统的RRT*算法的基础上,通过引入中间点（corner点）的方式改变已生成路径到随机点的扩展方式,使生成路径符合母线的走向限制,实现了初始路径的生成。同时在初始路径生成过程中采取贪心的优化策略,获得弯头数量最少且满足约束的路径。仿真结果表明,相较于传统的RRT*路径规划算法,本文提出的算法可以很好的满足母线的各项布线要求,为母线的自动布线问题提供了一个新方法。     

基于蚁群算法的通信线路最佳抢修路径问题的研究

通信线路最佳抢修路径问题,其实质就是交通路网中的最优路径问题。该文在研究蚁群算法的原理和基本模型的基础上,提出用一种改进的蚁群算法来解决最优路径问题。实验表明,该方法能在较短时间内发现最优解,对研究通信线路最佳抢修路径问题具有较大的实际意义。     

An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem

In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced customers. The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem. It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem. In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore, an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances.     

蚁群算法在电力巡检路线规划中的应用

为了提高电力巡检效率,需要制定科学合理的巡检路径规划方案。通过分析电力线路巡检工作的内容和特点,建立了基于 VRP(车辆路径问题)的巡检路径规划模型并利用蚁群算法对问题进行求解。实验求解结果表明,利用该方法进行巡检路线的优化,改善了巡检方案的科学性、合理性,提高电力巡检部门的工作效率。     

面向冷链物流配送路径优化的知识型蚁群算法

生鲜电商、冷链宅配的盛行使冷链物流订单呈现出"小批量、多批次、易腐坏"的特点,进一步增大了城市冷链物流配送路径优化的必要性与难度.鉴于此,同时考虑顾客满意度和道路拥堵状况,构建最小化总成本的冷链车辆路径优化数学模型.为求解该问题,将知识型精英策略下的禁忌搜索算子和动态概率选择的知识模型融入蚁群算法,设计一种新的知识型蚁群算法.通过对模拟实例和真实实例进行仿真实验,对传统蚁群算法、基于禁忌搜索改进的蚁群算法与所提出的知识型蚁群算法进行对比分析,验证了所构模型和知识型蚁群算法的有效性.     

基于改进双层蚁群算法的移动机器人路径规划

为提升移动机器人的路径规划能力,提出一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群.为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力,设计普通层蚁群启发函数的同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计应对死锁问题的自由寻路-剪枝...     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划

在确定取像窗口最少数量及其约束移动范围的前提下,为解决蚁群算法用于自动光学检测路径规划存在的问题,提出一种基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划方法。针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出含有3种邻域结构的变邻域路径搜索方法,改进蚁群算法以快速获得质量优异的可优化路径;针对取像窗口位置可调整的问题,提出变邻域窗口位置调整方法,进一步改善可优化路径,获得最短路径。实验结果表明,该算法比基本的蚁群算法具有更高的求解效率和求解质量,有效提升了自动光学检测系统的在线检测效率。