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基于信息熵调整的自适应蚁群算法 总被引:1,自引:2,他引:1
针对基本蚁群算法在求解大规模旅行商问题进易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应蚁群算法.该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略.信息熵的计算以某条路径边上的信息素占总信息素量的比例为基础.对大规模城市数旅行商问题进行实验,实验结果表明,提出的基于信息熵调整的自适应蚁群算法能获得比基本蚁群算法更好的解,并且增加了算法的稳定性. 相似文献
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传统的组合优化蚁群算法在求解过程中要消耗大量的时间,极易陷入局部最优化求解等弊端,同时还会产生大量无用的冗余迭代码,运算效率低。对此,提出了自适应组合优化蚁群算法。通过对改变信息素的迭代、参数选择的分析和增加对信息素局部更新方式,提高了整个系统运算速度及收敛速度,扩充了优化的范围,克服了无用迭代码的产生,减少了停滞现象的出现。通过该算法对旅行商问题进行仿真实验,其结果表明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对基本蚁群算法在求解能力方面的不足,提出一种基于群体分类的自适应蚁群算法.该算法在智能蚁群的基础上引入随机蚁群以便扩大搜索空间,不同蚁群实行各自不同的搜索前进策略和信息更新机制,并可通过调节随机蚁群与智能蚁群的比例来控制收敛速度.多个旅行商问题的仿真实验证明,相比ACS、MMAX算法,该算法的求解能力得到了改进. 相似文献
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具有自适应杂交特征的蚁群算法 总被引:7,自引:3,他引:4
蚁群算法是一种新型的具有许多优良特性的模拟进化算法,然而,在解决组合优化问题时,收敛速度比较慢,而且容易发生停滞。为此,论文提出了一种具有自适应杂交特征的蚁群算法,该算法在判断发生停滞的情况下进行杂交,而且杂交时利用现有信息,有方向地向着更好的结果进行杂交。仿真实验结果表明:该算法可以有效地克服停滞,提高搜索效率并改进优化结果。 相似文献
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针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A_ACS)。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而提高解的精度;在迭代后期去掉混沌算子,减少混沌扰动性,来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题,仿真结果表明,该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间,并且提高了解的质量,其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾,整体性能优于其他两种算法。 相似文献
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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。 相似文献
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本文根据影响并行蚁群算法性能的关键因素,提出了一种自适应的并行蚁群算法.首先提出了基于适应度和基于距离选择的两种不同的信息交流策略,使得各处理机自适应地选择与之进行信息交换的处理机,然后采用自适应的更新策略进行信息素的更新.为了增强该算法的搜索能力,还根据解的多样性给出了自适应地调节处理机之间的信息交流周期的方法.在MPP处理机深腾1800上对TSP问题的实验结果表明了该算法在保证有效的加速比的同时,具有很好的收敛性. 相似文献
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提出一种具有物理拓扑匹配能力的Chord模型(Ant-Chord),用以存储网络标识间的映射信息。该模型将整个Chord环中的存储节点看成一个旅行商问题(TSP),利用蚁群优化算法对TSP问题进行快速求解,用得到的解构建Chord环,并通过洛阳铲法对Chord环的路由跳数进行优化。Ant-Chord模型实现简单,对原始Chord模型改动不大,路由表的额外存储开销也较小。仿真结果表明,与同类Chord模型相比,Ant-Chord在资源发现的平均路由跳数、时延方面均有明显优势。 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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基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题 总被引:3,自引:3,他引:0
人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。 相似文献
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蚁群算法存在对参数的依赖、早熟和停滞等缺点但具有与其他算法容易结合的特点,据此,将差分演化算法应用到蚁群算法的参数选取中,提出一种改进的蚁群算法。将蚁群算法的参数作为差分演化算法解空间的向量元素,在自适应地寻找蚁群算法最优参数组合的同时求解问题的最优解。改进算法对蚁群算法中的参数进行自适应调整,可避免大量盲目的测试,扩大蚁群算法的搜索空间,提高全局搜索能力。在典型的旅行商问题上进行对比实验,结果验证了改进算法的优化性能高于传统的蚁群算法。 相似文献
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针对蚁群(ACO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进信息素二次更新局部优化蚁群算法(IPDULACO)。该算法对蚁群搜索到的当前全局最优解中路径贡献度大于给定的路径贡献阈值的子路径信息素进行二次更新,以提高构成潜在最优解的子路径被选择的概率,从而加快算法的收敛。然后,在搜索过程中,当蚁群陷入局部最优时,使用随机插入法对局部最优解中城市的排序进行调整,以增强算法跳出局部最优解的能力。将改进算法应用于若干经典的旅行售货商问题(TSP)进行仿真实验,实验结果表明,对于小规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得已知最优解;对于较大规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得更精确的解。因此,IPDULACO具有更强的搜索全局最优解的能力和更快的收敛速度,可以高效求解TSP。 相似文献
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应用蚁群算法求解旅行商问题时发现,算法易陷入局部最优解而停滞,并导致其探索新解能力的降低。提出了一种基于优质边的求解方法,根据算法运行过程中的相关信息选取优质边,在停滞时调整优质边上的信息素;使用改进的选路规则将蚂蚁的路径选择尽可能限制在优质边中,从而改进蚂蚁构造解的质量以增强算法的探索能力。实验结果表明,改进的策略是合理有效的。 相似文献