连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法

蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性     

变尺度混沌蚁群优化算法

将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着蚁群算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样,混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用。将变尺度混沌蚁群优化算法用于求解函数优化问题的实验结果表明,该算法在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种测试函数优化问题方面具有很好的效果。     

蚁群算法及其在TSP问题中的应用研究

TSP问题是一类典型的NP完全问题,蚁群算法是求解该问题的方法之一。该文在研究蚁群算法的基本优化原理的基础上,建立了求解TSP问题的数学模型,设计了一个求解TSP问题的蚁群算法程序,并通过仿真实验验证了算法的有效性,分析了蚂蚁规模、周游次数等因素对蚁群算法搜索结果所产生的影响。     

基于自适应蚁群算法的Job-shop调度方法及其仿真研究

蚁群算法作为一种仿生进化算法,具有并行性、鲁棒性等优良性质,被广泛地应用于组合优化问题中。本文首先分析了job-shop调度问题与蚁群算法的内在联系,提出了一种新的用蚁群算法求解的方法。同时,为了增强算法的全局搜索能力和防止早熟现象,对挥发系数引入了一个自适应过程。最后,通过仿真证明了该算法在job-shop调度中的有效性。     

求解TSP的带混沌扰动的模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度较慢的问题,提出一种带混沌扰动的模拟退火蚁群算法。引入模拟退火机制及混沌系统,分别对基本蚁群算法中的蚂蚁种群搜寻范围以及信息素设定与更新进行改进,提高蚁群算法全局搜索能力。使用该算法与基本蚁群算法同时求解TSP这一经典组合优化问题,对两种算法的求解性能进行对比分析。仿真结果表明,该算法的求解精度及求解效率都明显优于基本蚁群算法。     

基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题

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。     

蚁群算法求解连续空间优化问题

借鉴蚁群算法的进化思想，提出一种求解连续空问优化问题的蚁群算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全舄搜索过程中，利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中，嵌入了确定性搜索，以改善寻优性能，加快收敛速率。通过一个实例问题的求解表明了该算法的有效性。     

基于粗粒度模型的蚁群优化并行算法

为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍以上。     

基于蚁群算法的雷达组网优化布站方法

蚁群算法作为一种新型启发式优化算法。具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，在求解多种组合优化问题中获得了广泛的应用。本文利用蚁群算法全局搜索、收敛速度快和避免局部极优的特性，结合雷达组网优化布站的问题给出了具体的算法思想，并通过计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

蚁群算法及其在求解旅行商问题中的应用

蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。     

改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用

研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的.     

蚁群参数自适应调整的优化设计*

介绍了蚁群优化算法利用粗搜索及精搜索过程获得多维有约束函数优化的基本思想,分析了影响蚁群优化多维有约束函数问题的关键参数,给出了获得较好的蚁群函数优化性能必须在优化过程中动态的自适应地调整蚁群优化算法的关键参数 及 的指导性结论,且调整的规则是 与 的值由大到小的调整,而 的值将由小到大的调整。建立了 及 的模糊动态调整器,给出了3个模糊控制器的参数调整过程、控制器的执行策略及控制过程。采用起重机主梁优化实例对比验证了蚁群优化算法及蚁群参数自适应调整的优化算法。结果表明,采用蚁群参数自适应调整的优化算法具有求解精度高、优化效率高及参与优化的蚁群数量少等优点,该方法是求解复杂多峰函数优化的一种极好的优化方法。     

蚁群算法及其在求解旅行商问题中的应用

蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出了基于M ATLAB的蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

为提高蚁群算法的运算效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。研究中中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真试验证明,改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

蚁群算法求解问题时易产生的误区及对策

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算等优点。是求解复杂的组合优化问题的有力工具。该文对蚁群算法的应用进行了研究,指出了应用该算法时易产生的几个误区,并提出了相应的对策。     

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。     

基于交互式的并行蚁群优化算法

传统蚁群优化算法研究已经取得了很多重要的成果,但是在解决大规模组合优化问题时仍存在早熟收敛,搜索时间长等缺点.为此,将邻域搜索技术与蚁群优化算法进行融合,提出一种新的并行蚁群优化算法,实验结果表明,在解决大规模TSP问题时,该算法求解质量和稳定性更好,在短时间内即可得到较高质量的解.     

一种自适应分组的蚁群算法

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。