共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
基于离散数字编码的蚁群连续优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于离散编码的蚁群连续优化算法(CACO-DE),用于求解连续优化问题.以往蚁群算法(AC0)的研究,以求解离散优化问题为主,较少涉及连续优化问题.与经典的ACO算法不同,CACO-DE将有限精度的实数转化为一个数字串,数字串的每位取0到9之间的数字,从而实现了用离散编码描述实数的效果.CACO-DE延用了经典ACO算法的框架,并加入了特殊的选择机制、信息素更新方式和局部搜索策略.测试实验结果表明:CA-CO-DE比以往同类算法求解速度更快且精度更高. 相似文献
2.
3.
随着社会的不断进步,配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题,然而配送车辆路径优化的计算比较复杂.文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上,运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题.通过对信息索的全局和局部更新规则进行改进,和传统的最值蚁群算法进行比较,算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高.文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题.结果表明该优化算法性能受优. 相似文献
4.
基于混合蚁群算法的物流配送路径优化 总被引:2,自引:0,他引:2
基本蚁群算法在优化过程中存在搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点.研究构造了一种基于蚁群算法的混合算法,利用蚁群算法首先求出问题的基本可行解,采用遗传变异中的单亲逆转算子进行再次优化,求得问题最优解.对物流配送路径优化的仿真试验表明,相对于基本蚁群算法和遗传算法,混合算法的优化质量和效率更优. 相似文献
5.
计算机网络的高速发展已经使对等网络(P2P)网络研究成为热点,而路径优化算法则是P2P计算的一个关键技术;文章设计了一种基于具有感觉与知觉特征的蚁群优化算法的P2P路径优化算法,实现了对P2P的最优路径查找;通过在100个节点的P2P网络环境仿真实验,对设计的算法SCA-P2P和基本蚁群算法ACO、GA算法进行比较;从算法执行步数上进行了对比分析,结果表明了所设计的SCA-P2P算法在执行效率和收敛速度方面具有明显的优越性,既可以增大搜索范围,又能够更快地找到满足条件的最优路径。 相似文献
6.
研究了机器人在静态障碍物环境下的路径规则问题,根据问题模型的特性设计了一种蚁群优化求解算法。该算法利用前一轮选择的路径对可行解的信息素进行相应的调整,再按转移概率选择路径,经过多次迭代搜索得出最短路径.已达到对机器人的路径优化。 相似文献
7.
以蚁群算法为基础,设计了基于蚁群算法的物流配送路径优化模型,通过实验表明了该方法的可行性,且基于蚁群算法的优化模型比其他算法模型具有更好的优化效果和更高的稳定性。 相似文献
8.
从快餐配送的实际情况出发,建立建立快餐配送路径的数学模型,用蚁群算法的基本原理。进行多次实验和计算,寻找最优的快餐配送路径。 相似文献
9.
10.
11.
针对蚁群算法容易陷入局部最优解及搜索时间长等不足,引入一种基于连续空间的禁忌搜索算法,并将其与蚁群算法相结合,提出了一种引入禁忌搜索策略的蚁群算法,以求解连续对象优化问题。经测试验证了该算法不仅跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,表明算法的有效性。 相似文献
12.
针对连续空间的优化问题提出了一种改进蚁群算法及搜索空间的自适应调整方法,将搜索空间逐步缩小到最优解附近,并通过信息素扩散机制增强对最优解附近区域的搜索,这些改进措施有利于改善蚁群算法的收敛速度和提高算法的求解精度。将这种改进算法应用到弹道优化过程中,可以有效收缩搜索空间范围获得高精度的最优弹道,这说明了算法的有效性。 相似文献
13.
14.
为了求解一般的函数优化,在对标准蚁群算法研究的基础上,将遗传算法的编码方式引入蚁群算法,对蚁群算法的信息素更新进行改进,并提出一种搜索矩阵表达方式,减少了搜索矩阵的规模,从而提高了搜索效率。通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性。 相似文献
15.
蚁群算法求解函数优化中的参数设置 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法的参数设置一直是依靠经验和实验来确定,造成实验工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的使用。从基本蚂蚁算法出发,结合实验结果,讨论了α、β及ρ的变化对实验结果的影响,提出了相应的参数改进方案。并将经此方案修正的蚂蚁算法与基本蚂蚁算法同时运用于经典函数优化问题中,对仿真结果进行了对比。 相似文献
16.
17.
介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。 相似文献
18.
基于蚁群算法的航班网络座位优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
座位优化是航空公司增加收益的有效方法,航班网络座位优化是目前主要的研究方向。针对起始地 目的地 舱位票价(ODF)和座位数组合的复杂性,传统的优化模型由于决策变量数多,难以用于实际计算;改进的线性规划方法在一定程度上改善了模型的实用性,但在求解大规模的网络问题时,计算时间长,复杂度高。采用蚁群算法求解网络座位优化问题能克服以上不足。实验结果表明,蚁群算法能快速得到令人满意的解;同时,蚁群算法简化了问题复杂度,思想简单,易于实现。 相似文献
19.
用蚁群算法进行多模函数优化时,容易陷入局部最优,从而影响了寻优精度和收敛速度。因此提出了一种用于求解连续空间优化问题的分组蚁群算法。该算法将连续空间优化问题的定义域划分成若干个子区域,并给每个子区域分配一组蚂蚁。每组蚂蚁在各自的区域里进行搜索,且在搜索过程采用“精英策略”并利用精英蚂蚁更新普通蚂蚁的位置信息,以加快算法的收敛速度。同时,当普通蚂蚁离精英蚂蚁之间的距离较长时,使用大步长搜索,以加快搜索速度,反之,采用小步长搜索,可提高搜索过程的精细程度。该方法使每组蚂蚁的搜索空间成倍地缩小并能有效地改善陷入局部最优的情况,从而能使收敛速度和精度大幅提高。计算机的仿真实验结果证实了这一结论。 相似文献
20.
多条件最优路径规划问题是铁路出行查询系统的重要功能之一。将路径规划问题转化为以用户多种条件组合为目标函数的最优化问题,并将改进的蚁群算法应用于该问题,使查询系统能够满足各类用户的查询要求,并给出最优解或次优解。仿真实验表明:该算法的实时性很高,是一种行之有效的方法。 相似文献