基于改进蚁群算法的最优路径搜索方法研究

基本蚁群算法在求解图的最优路径问题时,随着图的节点的增加,搜索速度变慢,并且容易陷入局部最优的问题。针对这个问题,对基本蚁群算法进行改进,通过引入搜索方向引导信息和搜索热区信息提高了算法的搜索速度和精度。仿真实验表明,改进蚁群算法比基本蚁群算法具有更高搜索速度和精度,且易得到全局最优路径.     

自适应路由蚁群算法在导弹残骸搜索中的应用

防空导弹飞行试验后弹目残骸有着重要价值.根据残骸搜索的实际需求,把残骸落点纳入到路网中,结合自适应路由算法,改进了基本蚁群算法,解决了靶场残骸搜索的最优路径问题.蚁群算法有收敛性较差、易于过早陷入局部最优等不足,通过构建蚁群、引入信息素约束条件、调整信息素初始值、自适应改变信息素增量等技术,增强了蚁群搜索能力,改善了算法收敛速度.仿真表明该算法易于编程实现,时延小,鲁棒性强,实用性好.     

一种动态自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划研究

针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进.首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;...     

一种基于路径权重均衡的蚁群算法

为了提高基本蚁群算法的收敛速度,强化其全局搜索能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种基于路径权重均衡的蚁群算法.试验证明,算法在加速收敛和防止早熟之间取得了动态的平街,并且具有很强的发现最优解的能力、更快的进化速度.     

一种改进蚁群算法求解最短路径的应用

蚁群算法是一种新型的启发式模拟进化算法,为求解各种复杂的组合问题提供了一种新的思路.虽然蚂蚁个体没有智能,但群体蚂蚁可以通过信息素(pheromone)进行互相交流进而协调工作.自从Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的过程,首次提出了蚁群算法并且应用于求解最短路径问题以来,针对蚁群算法的研究一直都没有停止.通过对信息素更新策略、局部搜索算法、随机选择概率三个方面的改进,提高算法的全局最优搜索能力和收敛性.实验结果表明,改进算法有较好的性能.     

一种改进的智能蚁群优化算法

为了提高基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm）的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。     

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。     

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。     

一种改进的自适应蚁群算法

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。     

浅谈改进的蚁群算法

蚁群算法也称蚂蚁算法,模拟生物蚂蚁觅食寻找最佳路径的行为,它由D.M等人提出.算法本质是在图中找出最佳路径.与神经网络等算法一样,是一种新的模拟进化方法.蚁群算法具有很多优良的特性和应用价值.该文对三种改进的蚁群算法进行了细致的阐述、分析与比较,得出它们的优势与不足之处.但是,基本的蚁群算法可能过早的陷入部分最优解且收...     

一种自适应信息素改进蚁群算法①

针对基本蚁群算法容易导致早熟、停滞现象,改变其信息素释放策略,提出自适应信息素改进蚁群算法,使得信息素的更新采用了一种新的面向数据的传递方式。改进后的算法在收敛速度和解的多样性之间取得良好的平衡。通过解TSP实例试验结果表明,其比基本蚁群算法具有更好的搜索能力,且其误差率可以保持较低的水平。     

基于改进蚁群算法的交通最佳路径研究

最优路径问题一直是GIS空间分析领域的研究热点,其研究目标也从单纯的搜索“最短路径”发展到寻求面向各类实际需要的“最优路径”,相关算法也因实际情况不同而千差万别。在实际的复杂条件下,最优路径的选取除了考虑距离问题外,还应考虑多种实际因素的影响。在基本蚁群算法的模型上,考虑到影响交通最佳路径选择的各种不确定因素,如天气、路质、路况、车速等,并对修改后的模型进行了模拟实验和分析,找到实际情况下更合适的交通行车路径。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

为了解决蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,研究提出一种改进的蚁群算法,通过改变方向因子的计算方式来减少寻优所需时间;通过改变信息素的更新方式避免陷入局部最优解。在栅格地图中进行仿真模拟实验,综合结果表明,改进算法与传统蚁群算法及其他相关算法相比,具有得到路径更短、收敛速度更快且路径拐点更少等优点。     

一种具有动态自适应特征的改进的蚁群优化策略

蚁群算法是一种有启发式搜索特性的仿生优化算法,在实际的应用中蚁群算法会表现出搜索速度慢、易于陷入局部最优以致算法停滞等缺点。提出一种改进的蚁群优化策略,当算法出现停滞时自适应地更改各路径上的局部信息素量大小,从而使它们的信息素差距动态地减小,以便于在后续的搜索中找出全局最优解。经过仿真实验表明,改进后的算法能发现更好的最优解。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。     

机器人三维路径规划问题的一种改进蚁群算法

本文研究移动机器人三维空间路径规划问题,针对三维空间的复杂地形特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。文中首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素呈现、路径点选取、信息素更新以及启发式函数设计等方面的改进方法。仿真结果证明了算法的可行性和可靠性。     

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.     

基于蚁群算法的最优路径选择问题的研究

交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进.提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法.在最优路径的选择过程中采用蚁群算法并对其进行建模,能够发挥算法并行性、正反馈、协作性等特点,使各蚂蚁个体之间相互协作,在较短的时间内发现较优解.研究及模拟实验结果表明,蚁群算法是一种鲁棒性较强的新型模拟仿生算法,具有较好的发展前景.     

一种基于改进全局信息素更新效率的蚁群算法及仿真

针对目前蚁群算法在搜索过程花费时间长且易出现局部最优化等现象,提出一种基于改进全局信息素更新效率的蚁群算法。通过在蚁群算法中引入"精英策略",让算法的搜索具有一定的方向性,并且在此基础上对信息素初始值的定义与对算法中的挥发因子ρ的取值进行改进,从而缩短算法的搜索时间。通过验证,改进后的算法相比一般的蚁群算法具有更好的搜索效率与较高的精确性,更适用于比较大型的TSP问题,在路径搜索领域具有较好的发展前景。