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针对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)时所存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法(RCACO).首先,将蚁群划分为贪婪蚁群和探索蚁群,两类蚁群执行不同的路径构建规则和信息素更新策略,以平衡算法的收敛速度和多样性.其次,采用一种基于线索二叉树的新型动态重组算子,并根据不... 相似文献
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介绍蚁群算法的研究现状并对蚁群算法的逻辑结构进行分析,根据旅行商问题的描述,建立求解TSP的Ant Cycle蚁群算法模型,对该算法的步骤进行描述以及实现,对该算法复杂度进行分析研究,并对该算法的特点作以总结. 相似文献
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介绍了一种求解复杂TSP的蚁群算法,阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并介绍了蚁群算法在旅行商问题(TSP)中的应用思路。 相似文献
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针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题的情况,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效地平衡算法的多样性和收敛性。在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,跳出局部最优。同时基于最优路径集合,对较优路径进行奖励,对其他路径进行惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度。并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度。经过实验测试,该算法用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾。 相似文献
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针对蚁群算法在求解旅行商问题(TSP)时出现的收敛速度慢和多样性较差的问题,提出结合协同机制与动态调控策略的双蚁群算法.首先,将蚁群根据适应度值动态地划分为导向蚁和合作蚁,从而构成异构双蚁群.其次,异构双蚁群采用协同机制平衡算法多样性和收敛速度:导向蚁在路径构建时引入传播因子,增大蚂蚁选择新路径的概率,扩大搜索范围,提高算法多样性;合作蚁受导向蚁中最优路径的引导,当路径相似度达到阈值时,启动合作算子,加快算法收敛速度.最后,引入动态调控策略,在全局信息素更新时引入自适应调控算子,对全局最优路径的信息素进行正向激励或反向惩戒,加快收敛速度的同时避免算法陷入局部最优.求解TSP测试集的实验结果表明,该算法不仅提高了解的质量,保证了算法多样性,而且加快了算法收敛速度,尤其在大规模城市问题中效果更为明显. 相似文献
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针对标准蚁群算法(ACO)在求解旅行商问题(TSP)时出现的早熟收敛、易陷入局部极值点的缺点,提出了基于种群熵的改进自适应蚁群算法求解方法.通过种群熵来衡量算法是否陷入局部最优,直接交换部分边上的信息素以增加解的多样性.通过对解TSP的实验仿真表明,改进后的算法提高了搜索效率和全局收敛性能,该算法是可行和有效的. 相似文献
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由于基本VRP算法收敛速度慢,易于陷于局部最优等缺点,现对VRP进行了一些改进,在每次循环中所有蚂蚁都是从起点出发结束于终点,同时在原始的蚁群算法上增加了节点信息素更新策略以及对所有节点改进使得每个节点都有记忆功能,提出了一种基于基本蚁群算法的有节点信息素更新和记忆功能的算法模型.仿真结果表明,基于改进的蚁群算法模型在寻找最优解时表现出很高的效率,优于现有的启发式算法的解,是一种有效的算法,该算法也适用于并行计算和应用. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究表明此算法具有一些优良性质,但是蚁群算法容易陷入局部最优。分析了蚁群算法陷入局部最优的主要原因,根据算法陷入最优的原因提出一种判断局部最优的方法;在蚁群算法中引入判断局部最优的策略,当算法陷入局部最优时对参数做相应的变化,来克服蚁群算法易陷入局部最优的缺陷。实验表明此方法行之有效。 相似文献
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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。 相似文献
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连续域蚁群优化算法(ACOR)在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法(ICACO)。ICACO算法在对解的更新过程中选取一部分较优解利用信息交流策略进行处理得到候选解,并采用贪婪方式接受能够改善解的质量的候选解。通过标准测试函数对所提算法进行测试,实验结果表明ICACO算法能够有效地提高ACOR算法寻优结果的精度并加快收敛速度。该算法与相关改进的连续域蚁群算法及其他智能优化算法相比全局搜索能力更高,效果更好。 相似文献
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针对蚁群算法易陷入局部最优与收敛速度较慢的不足,提出了动态学习机制的双种群蚁群算法。该算法重点引入奖惩模型,奖励算子提高算法的收敛速度,惩罚算子增加种群的多样性。由SA-MMAS(adaptive simulated annealing ant colony algorithm based on max-min ant system)和MMAS(max-min ant system)两个种群合作搜索路径,蚁群间根据不同城市规模动态地进行信息素交流,在种群交流后利用奖惩模型对双种群间的学习合作行为给予动态的反馈,从而平衡算法的多样性与收敛速度。通过17个经典旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)实例进行验证,结果表明该算法能以较少的迭代次数取得最优解或接近最优解。对于中大规模的TSP问题效果更好,从而验证了算法的高效性和可行性。 相似文献