基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域,提高该区域内初始信息素浓度,避免算法初期盲目搜素;利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径信息素,增强局部搜索能力,加快收敛速度;对全局路径进行寻优,更新全局最优路径信息素。在信息素更新公式中引入信息素增强因子,加强最优路径信息素含量,应用反向学习优化信息素,改进状态选择概率,提高算法寻优能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高了收敛速度,同时寻优能力更强。     

连续区域改进蚁群算法的研究

为了解决蚁群算法难处理连续区域的问题,本文结合微粒群操作改进蚁群算法。采用平均分割定义域的方法,融入随机操作和微粒群操作的交叉应用,并加入了信息素的变异操作跳出停滞状态。该混合群算法同时具有全局寻优特性和较强的局部搜索能力,在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解。通过仿真算例分析了其可行性、优越性。     

基于改进蚁群算法的垂直旋转式贴片机贴装顺序优化

以垂直旋转式贴片机为研究对象,在供料器位置确定的情况下,研究其贴装顺序优化问题。在贴片机贴装数学模型的基础上提出改进蚁群算法,将贴装过程分成拾取 贴放循环和各循环之间连接2个子问题。改进蚁群算法在搜索最优解过程中引入精英蚂蚁,并采用全局和局部相组合的信息素更新策略。实验结果表明,改进算法在求解贴片机最优路径时具有较好的求解精度、全局搜索能力以及较快的收敛速度,相比基本蚁群算法,其求得的最优路径使得贴装效率提高了11%左右。     

基于拥挤度的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。     

基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法

蚁群算法在解决一些NPC(Non-deterministic polynomial complete)问题时具有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等.为了平衡收敛精度与收敛速度之间的矛盾,提出一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法.该算法通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率,从而提升较少迭代次数时的精度.对单位信息素和全局更新策略进行调整,使之与所提出的算法匹配.同时,增加两点局部优化算子——点交换和交叉去除,加快收敛速度,进一步提高解的精度.通过约束局部优化算子的参数,减少局部优化的计算量,使整体算法的复杂度与基本蚁群算法大致相当.从最终的实验数据可以得出,所提出的算法在较少迭代次数的情况下可以得出较高的精度,在收敛速度与收敛精度之间实现较好的平衡.     

自适应混合蚁群算法在MRCPSP中的应用

以多模式资源受限项目调度问题(Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem,MRCPSP)为背景,针对蚁群算法收敛速度和解的多样性之间的平衡问题,提出一种改进的自适应混合蚁群算法.该算法中参数的取值范围和变化幅度能够随算法的运行同步自适应调整,蚂蚁...     

改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法.采用初始信息素差异化分布策略,增强目标点导向区的初始信息素浓度;基于回退策略与禁忌搜索结合分块优化,利用叉积运算进行局部折点优化;引入信息素自调节加强因子,改进信息素浓度更新公式;引入随机状态转移参数,增强全局搜索能力;将改进算法...     

基于自适应蚁群优化算法的认知决策引擎

认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。     

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...     

基于混合行为的蚁群算法

针对基本蚁群算法易出现停滞、收敛速度慢的问题,在最大最小蚁群算法的基础上提出了一种基于混合行为的蚁群(HBAC)算法,通过引入停止蚂蚁来构造局部路线方式和增加全局调优策略,提高了算法的搜索能力和收敛速度,同时将蚂蚁所寻找的各条路径的信息素限定在一个可动态调整的范围之内,避免了算法过早陷于局部最优解.通过HBAC算法同其他蚁群算法在求解旅行商问题上的实验比较,发现该算法拥有较快的收敛速度,提高了全局最优解搜索能力,在性能上有了较大的提高.     

改进遗传蚁群算法求解优化问题的设计与实现

传统的组合优化蚁群算法在求解优化过程中要消耗大量的时间,极易陷入局部最优解和收敛速度过慢等弊端,同时还会产生大量无用的冗余迭代码,运算效率低;因此,提出一种遗传蚁群优化算法;该算法具备了遗传算法快速搜索全局能力的同时也具备了蚁群算法并行性和正反馈机制;利用遗传算法改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,将蚁群算法用于特征选择,采用支持向量机分类器分类性能反馈用于评价特征子集解,并通过对改变信息素的迭代、参数选择和增加对信息素局部更新方式指导特征结点重新组合;仿真实验表明,该算法可以有效提高计算精度,加快收敛速度,优化全局最优解的同时增强了系统的鲁棒性和稳定性。     

多策略蚁群算法在机器人路径规划中的应用

在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势栅格的初始信息素浓度较高,避免蚂蚁盲目搜索;采用定向邻域扩展策略重新定义蚂蚁移动规则,进一步缩短路径并提高搜索效率;利用角度引导因子增加终点的指导作用,增加障碍物影响因子避免路径陷入死锁以及降低曲折路径的出现率;采用双层精英蚁策略加大最佳路径的信息素含量,防止算法陷入局部最优,提升算法收敛性。实验结果表明,经过改进后,算法的寻优性和收敛能力都得到了极大的提升。     

改进的蚁群算法求解旅行Agent问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent 为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。     

面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

时变路网条件下车辆路径问题的自适应蚁群算法

考虑实际生活中道路路况影响运输成本及油耗率与运载量相关的因素,处理跨多时段的问题,建立时变路网条件下的车辆路径问题数学模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解,提高求解速度;自适应地改变启发式因子和期望启发式因子,提高算法全局收敛能力;结合油耗率,将油耗率转化成信息素挥发因子,自适应更新信息素,保证其收敛速度;通过3-opt策略,提高算法的局部搜索能力。基于以上方法构造自适应蚁群算法,对8个客户规模的实例进行仿真表明提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和蚁群算法,且因为考虑了不同运载量的油耗,为准确估计运输成本提供了方法。     

一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法

基于量子进化理论以及蚂蚁群体的寻优策略,结合一种二进制量子蚁群算法,提出了一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法（Binary Quantum Ant Colony Optimization Algorithm,BQACO）。该算法采用量子比特概率幅表示蚁群信息素,利用伪随机选择策略实现蚂蚁的位置移动,通过自适应相位旋转以及变异操作,实现蚂蚁信息素的动态更新,并有效降低算法早熟收敛概率。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,该算法在函数优化的全局寻优能力和快速搜索能力上,均优于二进制量子蚁群算法和连续量子蚁群算法。     

基于量子蚁群算法的建筑消防疏散路径规划

摘要：针对现在大空间建筑消防应急疏散问题,在火灾发生时,为撤离人群提供一条从危险区域到安全地带的最短安全路线。对疏散路径优化进行了研究,提出一种融合量子进化算法的改进蚁群算法用于消防疏散路径规划,用量子比特表示信息素,量子旋转门反馈控制信息素更新,即能体现量子并行计算的高效性,又能拥有蚁群算法较好的寻优能力。通过三个基准函数优化仿真与传统量子进化算法进行对比,证明算法较优的性能。再通过路径优化的仿真实验与经典蚁群算法进行比较,结果表明,算法能够有效避免陷入局部最优和拥有更快的收敛速度,在疏散路径规划中更为有效。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

基于拥挤度的参数自适应蚁群系统

在蚁群算法中,如何有效处理加速收敛和出现早熟、停滞现象的矛盾一直是一个困难的问题。通过引入拥挤度来加强搜索过程中蚂蚁之间的协调和配合,提出了一种基于拥挤度的参数自适应蚁群算法。该算法采用提前主动预防早熟的策略,将拥挤度嵌入到蚁群算法的状态转移和信息素更新过程中,让局部信息素更新参数随局部搜索状态自适应地调整,全局信息素更新参数随全局搜索状态自适应地调整,大大提高了算法全局搜索能力和自适应能力,同时采用了一种简单有效的变异算法来加快收敛速度。用多个TSPLIB范例进行比较实验,结果表明,改进算法无论是求解质量、稳定性以及收敛速度都有显著提高。