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。     

基于局部优化策略求解TSP的蚁群算法*

为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷,提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法（LOACA）。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为例进行的实验结果表明,该算法优于ACA和ACAGA。     

动态自适应蚁群算法求解TSP问题

针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出一种动态自适应蚁群算法,通过引入信息素的自适应调整策略,限制信息素范围以及动态增加信息素的局部更新方式,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力．该算法的性能在中国旅行商问题（China Traveling Salesman Problem,CTSP）和EilSO问题上得到验证．     

求解TSP问题的自适应模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度较慢的问题,在最大-最小蚁群算法的基础上,提出一种自适应模拟退火蚁群算法。在高温阶段以一定概率接受次优解,优化每次迭代后的路径,增加算法的全局搜索能力,并采用一种自适应的信息素更新策略,前期增加算法的全局搜索能力,后期加快算法的收敛速度;在低温阶段通过降温系数的取值,加快算法收敛速度,在温度机制上采用了回火机制,避免局部最优,使解的质量得到了提高。同时在算法中结合了3opt进一步优化了算法解的质量。实验结果表明该算法的收敛速度以及求解质量得到了一定程度的改善,较好地平衡了种群多样性以及收敛速度的关系。     

面向TSP求解的混合蚁群算法

针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面与基本蚁群算法和免疫算法进行比较,结果表明融合免疫机制的蚁群算法性能显著提高,也为解决其他组合优化问题提供一个新的思路。     

动态蚁群算法求解TSP问题

蚂蚁群体能完成单个蚂蚁所无法完成的工作。它们通过称为信息素的物质交流信息而协同工作。蚂蚁在觅食活动中,在食物与巢穴之间的路径上留下信息素,较短路径信息素相对较浓,而蚂蚁倾向于沿信息素较浓的路径往返于巢穴与食物之间。经过一段时间后,就可发现从巢穴到食物的较短的路径。基于此原理,MarcoDorigo提出了蚁群算法,并首先用于求解TSP问题。该文从更多方面模仿真实自然界中蚂蚁的行为,更为合理地制定信息素动态挥发规则,提出动态蚁群算法并用于解决TSP问题,实验表明了该算法有较好的性能。     

蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP中的应用

提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群早熟问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度.     

求解TSP的改进蚁群算法*

针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。     

一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题

文章提出了一种改进的蚁群算法,其核心是限制单步路径上的蚂蚁数目,当该路径上的信息素达到一定浓度时,人为的迫使蚂蚁改换路径,从而更好的全局寻优,避免算法陷入局部极优,并使用2-Opt方法对路径进行优化。对旅行商问题（TSP）的实验结果表明：新算法的优化结果和效率都优于基本蚁群算法。     

基于免疫-蚁群算法的TSP问题研究

针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,借鉴免疫系统的自我调节机制来保持种群的多样性的能力,提出免疫-蚁群算法。该算法根据解的微观多样性、宏观多样性和弧的浓度指标动态调整路径选择概率和信息量更新策略。以数种对称和不对称TSP问题为例进行仿真实验。结果表明,该算法比一般蚁群算法具有更好的局部求精能力、收敛性和多样性,更适合于求解大规模的TSP问题。     

TSP的元胞蚂蚁算法求解

元胞蚂蚁算法是利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚂蚁寻优的特点,为解决实际问题提供的一种优化方法。将元胞蚂蚁算法应用于TSP问题的研究,并用一系列数值实验说明有效性。     

基于多态蚁群系统的无线传感器网络数据聚集算法

针对无线传感器网络能量受限的特点,将多态蚁群系统原理用于无线传感器网络的数据查询和聚集中,提出并仿真实现了一种能够均衡无线传感器网络能耗的算法。仿真结果表明,基于多态蚁群系统的无线传感器网络数据聚集算法能够有效延长无线传感器网络在执行数据查询和聚集任务时的生存时间。     

基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

为了解决回转窑图像背景噪声干扰较大且背景灰度变化较小,采用经典的算法不能有效分割出窑内黑把子区域的情况,提出了一种基于多态蚁群算法和小波变换相结合的图像分割方法。利用小波将图像变换,对低频系数进行分块,采取新的阈值选取方法并对每块进行分割,从而改善了黑把子区域的分割效果。实验结果表明,该算法提高了分割精度,缩短了程序运行的时间。     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制蚁群算法早熟收敛问题,并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集,提高其求解质量和效率;引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。     

CCN中基于邻居协作的多态蚁群路由算法

内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由。然而,现有经典蚁群优化算法收敛速度慢、不能充分利用节点缓存,提出一种新的基于邻居协作的多态蚁群路由算法。在CCN上添加一个含有三种状态蚂蚁的覆盖层,通过节点信息素的动态变化来实时控制各种状态蚂蚁的转发概率;用户请求路由过程中,针对“高流行度”和“低流行度”的内容执行差异化邻居缓存探索策略,在引入少量网络开销的前提下实现兴趣包的快速应答。仿真结果表明,所提出的算法在加快收敛速度、降低内容请求时延和减小阻塞率等方面有较好的表现。     

求解TSP的新量子蚁群算法

鉴于蚁群算法（ACA）在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法（QEA）在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。     

求解TSP的改进量子蚁群算法

将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA).该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素.该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,并结合TSP,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法是求解TSP的一种有效的算法.