蚁群算法改进探讨及其在TSP中的应用研究

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，能够有效的解决组合优化问题。本文在介绍了蚁群算法的基本原理和解决旅行商（TSP）问题的模型的基础上。对蚁群算法做了相应的改进：通过应用新的选择策略和引入扰动以避免陷入局部优化，使得算法可以在减少计算量的同时。取得更好的搜索结果。     

双信息素蚁群算法及其在TSP中的应用研究

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.     

改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚂蚁算法是一种元启发式优化算法,研究表明其具有较强的发现较好解的能力,但是也存在一些不足。根据蚂蚁算法的信息素更新的特性,提出了一种信息素更新的新方法,并把其应用于求解TSP问题,仿真结果表明,该方法具有很好的性能。     

基于蚁群优化算法的TSP问题研究

通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在TSP问题中的应用.针对基本蚁群算法求解速度缓慢、容易陷入局部最优等特点,提出了一种改进的蚁群算法,同时保持蚁群算法自己的收敛速度和路径的多样性.在TSP旅行商问题上的仿真验证表明它是可行性和有效性的.     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题（旅行商问题）是组合优化问题中最经典的NP问题之一，蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

基于改进ACS-3-opt蚁群算法的TSP

在ACS-3-opt算法求解中,大规模TSP问题易于停滞。该文提出一种改进的算法,在ACS-3-opt算法停滞后,自适应地调整具有局部搜索能力蚂蚁的数量,并通过提高最小信息素的阈值扩大搜索空间,当算法再次停滞时,增强算法两次停滞时最优路径的公共路径上的信息素,为算法的运行提供较好的初始信息,并引导算法朝最优解的方向进行求解。大中型规模TSP问题的求解结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优,解的质量优于ACS-3-opt算法。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

蚁群算法的优化及在TSP问题上的应用

蚁群算法是一种模仿真实蚂蚁群集体行为的全局启发式随机搜索算法．目前蚁群算法存在易陷入局部最优、搜索时间长等问题。提出一种改进的蚁群算法,加入扰动策略、挥发因子动态调整策略以避免算法陷入局部最优值．采用奖励策略提高搜索效率。通过在旅行商问题上验证得知,改进后的算法可以获得已知最优值,与最大最小蚁群算法相比,解的平均值、出现最优值的概率都有提高。     

蚁群算法的优化及在TSP问题上的应用

蚁群算法是一种模仿真实蚂蚁群集体行为的全局启发式随机搜索算法,目前蚁群算法存在易陷入局部最优、搜索时间长等问题。提出一种改进的蚁群算法,加入扰动策略、挥发因子动态调整策略以避免算法陷入局部最优值,采用奖励策略提高搜索效率。通过在旅行商问题上验证得知,改进后的算法可以获得已知最优值,与最大最小蚁群算法相比,解的平均值、出现最优值的概率都有提高。     

基于蚁群算法的TSP的改进求解算法

基于一种已有的用于连续空间问题的蚁群算法,将其修改为可以应用于TSP问题的算法,并付诸于试验当中。     

一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。     

蚂蚁算法与免疫算法结合求解TSP问题

针对传统蚂蚁算法存在的加速收敛与早熟、停滞现象之间的矛盾,通过接种疫苗和免疫选择两个步骤完成免疫过程,并与蚂蚁算法相结合,设计出新颖的免疫蚂蚁算法,并将其应用于求解复杂的TSP问题.数值模拟表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法容易出现停滞现象的缺陷,具有更好的全局搜索能力和稳定性.     

基于优化蚁群算法在TSP问题中的应用研究

笔者以求解旅行商问题的最短巡回路径为主要研究对象,对蚁群算法和遗传算法以及二者融合后的原理进行说明。在此基础上建立了它们的数学模型,并详细分析了其求解旅行商问题的步骤。通过对比分析三种算法在eil101算例上的寻优结果可知,在此算例规模的TSP问题上,蚁群算法与遗传算法融合后的寻优效果,明显好于两种算法单独运算时的求解效果。     

基于粒子群优化的蚁群算法在TSP中的应用

结合粒子群算法的问题,提出用混合蚁群算法来求解著名的旅行商问题.问题的核心是应用粒子群算法对蚁群算法的控制参数:启发式因子、信息素挥发系数、随机性选择阈值进行优化,以及运用蚁群系统算法寻找最短路径.新算法对于蚂蚁算法中的参数调整大大减低,减少了大量盲目的实验,力求在开发最优解和探究搜索空间上找到平衡点.对旅行商问题的仿真实验表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法和遗传算法,接近理论最佳值.新算法也可推广用于其他NP问题的求解.     

基于自适应更新策略的蚁群算法在TSP上的应用

针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法（Adaptive Update-Ant Colony System,AU-ACS）,有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。