模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

基于MMAS算法的计量检定中心仓储堆垛机拣选路径优化

针对省级电网计量检定中心的自动化立体仓库,研究了堆垛机拣选路径优化问题.根据检定中心运作的实际情况,分析自动化立体仓库拣选的工作特点,构建含装箱约束条件的堆垛机拣选作业路径最短的数学模型,分别采用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法进行求解.利用最大最小蚁群算法的信息素初始化机制,可有效克服基本蚁群算法过早陷入停滞状态而出现局部极值的问题,对于求解自动化立体仓库拣选路径优化问题具有很好的效果.Matlab仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,最大最小蚁群算法所求得的解性能更优,能有效提高自动化仓库拣选作业的工作效率.     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最优解的搜索能力和速度.通过模拟计算结果表明改进的算法求解实际最优路径在速度和精度上优于传统最优路径算法.     

一种基于免疫蚁群混合算法的TSP求解模型

为了解决传统蚁群算法搜索速度慢、容易出现早熟、停滞的缺点,以及传统免疫算法由于反馈信息利用不足存在大量无为的冗余迭代导致求解效率低的缺点,提出了一种蚁群与免疫克隆相结合的混合算法,该算法在前期采用免疫算法来产生蚁群算法的初始信息分布,在后期根据路径浓度抑制机制调整路径上的信息量,从而保持了蚁群多样性,并将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,从实验结果可以看出,该算法具有针对性的改进,是一种收敛速度和寻优能力都较好的优化方法.     

基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真

使用传统蚁群算法求解图的最短路径问题时,随着节点的增加会出现搜索速度变慢且易于陷入局部最优解.针对这个问题,提出一种改进的蚁群算法,通过引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.仿真实验证明：改进的蚁群算法较传统的蚁群算法具有更高搜索速度且容易得到全局最优解.     

自适应蚁群算法及其在边坡工程中的应用

蚁群算法目前多用于求解组合优化问题，为了让蚁群算法能求解复杂的边坡稳定性分析问题，对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进，针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象，引入一种自适应搜索算子，改变蚂蚁的选择机制，提高蚂蚁选择的多样性，并由此构建了一种新的蚁群算法——自适应蚁群算法(AACA)，研究了AACA在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用，所给出的算例结果表明：与基本蚁群算法相比，可有效地防止停滞和过早收敛现象，并总能搜索到问题的全局最优解，且搜索效率也有较大的提高。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

基于改进蚁群算法的动态多路径诱导系统研究

传统的动态路径诱导系统只能向出行者提供唯一一条最优路径,可能引起出行者的集聚反应,进而导致拥挤漂移问题的出现.本文提出了一种基于改进蚁群算法求解最短路径的方法,实现了动态路径诱导系统中最短路径的搜索.改进蚁群算法对信息素和启发信息进行标准化,消除量纲和取值范围的影响,引入方向函数作为新的启发式因子,使算法的收敛速度得到提高.仿真实验表明该方法收敛速度比较快,搜索结果比较合理、有效,能够满足动态路径诱导的实时性和快速性要求.     

一种引入信息素上下界自适应机制的蚁群算法

使用传统蚁群算法求解最优路径问题时,存在搜索速度慢且易于陷入局部最优解等缺陷．针对这个问题,提出一种改进的蚁群算法：在每次迭代结束后,根据本次迭代产生的最优解与当前最优解的比较结果,动态调整路径上信息素的上下界,使路径上信息素永远保持在一个被允许的范围内,从而避免使算法过早陷入局部最优解．仿真实验证明：改进的蚁群算法较传统的蚁群算法的搜索性能有较大的提高．     

带软时间窗的公共自行车调度路径问题

为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆.     

祁连山北缘断裂滑动参数的GPS数据蚁群算法反演研究

介绍了新近为求解复杂组合优化问题提出的蚁群算法,分析和讨论了蚁群算法在反演参数的搜索空间离散化,将参数反演问题转换成一个组合优化问题等过程;再针对断层参数的特点,改进蚁群算法并结合多断裂位错模型,利用河西地区1999～2001年和2001～2004年期间观测的GPS数据对祁连山北缘断层的三维滑动速率进行了反演计算分析....     

智能蚁群算法解决公交区域调度问题研究

针对多条运营线路的公交区域调度问题，给出了人员调度问题的改进模型，模型的目标是在满足工作时间、跨度时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小。论文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进。对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过仿真，对模型的正确性进行了验证。证明了改进蚁群算法解决公交调度问题的高效性和较强的适用性。     

智能蚁群算法解决公交区域调度问题研究

针对多条运营线路的公交区域调度问题，给出了人员调度问题的改进模型，模型的目标是在满足工作时间、跨度时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小。论文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进。对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过仿真，对模型的正确性进行了验证。证明了改进蚁群算法解决公交调度问题的高效性和较强的适用性。     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

求解TSP问题的改进最大最小蚁群算法

针对基本蚁群算法搜索时间长,易产生停滞现象等缺点,提出一种求解旅行商问题的改进最大最小蚁群算法.通过对有优质解的蚂蚁个体所走路径的信息素τ的最大最小值进行固定及信息素的更新方式的改变,可以避免在算法运行过程中信息素轨迹的差异过大.仿真结果表明,该改进算法有更高的执行效率和更好的计算稳定性.     

基于云模型的小生境MAX-MIN相遇蚁群算法

针对基本蚁群算法在解决大规模优化问题时易限于局部最优解、收敛速度慢的突出缺陷,本文在阐述基本蚁群算法和云模型理论的基础上,提出了一种利用云模型定性关联规则来有效限制基本蚁群算法陷入局部最优解的方法;随后借助最优解保留、相遇搜索和信息素自适应控制策略以及自然界的小生境思想对基本蚁群算法进行了系列改进,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。同时,为了避免蚁群在搜索过程中易出现停滞现象,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间。仿真实验结果验证了本文所提改进蚁群算法的可行性和有效性。     

一种求解TSP的自适应蚁群优化算法

针对标准蚁群算法在求解旅行商问题（TSP）时存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应蚁群优化算法．该算法设计了一种实时监测机制和一种新的搜索方向,实时监测机制可以让算法跳出局部最优值,并且当算法跳出局部最优值时,沿着新的搜索方向搜索,可以加快算法收敛到全局最优．通过对典型的TSP实例仿真实验,与基本蚁群算法、MMAS算法相对比,结果显示该算法在克服早熟现象和收敛速度方面有很大的优越性．     

改进的蚂蚁算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用

蚂蚁算法是解决组合优化问题的一种优秀的算法，但直接用于解决连续优化问题存在很大困难。本文通过引入带可变邻域搜索项的进化策略对蚂蚁算法进行了改进，然后将改进的蚂蚁算法应用到解决暴雨强度公式的参数优化这类连续问题中，并和其它优化方法得到的优化结果进行了比较。结果表明，改进的蚂蚁算法可以成功用于暴雨强度公式的参数优化，并且在实验采用的各种优化算法优化参数得到的暴雨强度公式拟合原始数据的效果比较中只有免疫进化算法在优化过程中迭代次数和迭代规模都要大得多的情况下才和改进的蚂蚁算法差不多，而比其它的优化方法都要好。