求解平衡约束圆形Packing问题的快速启发式并行蚁群算法

带平衡约束圆形Packing问题属于NP-hard问题,求解困难.提出一种求解该问题的快速启发式并行蚁群算法.首先提出一种启发式方法:在轮盘赌选择定序的概率公式中增加质量因子和外围逆时针排列定位待布圆,并用它构造出多样性种群个体(相交圆数不超过3的布局方案).然后将蚁群优化与并行搜索相结合,使种群个体快速收敛到最优解或迭代出存在少量干涉的近似最优解(1～3个相交圆).若为后者,则基于物理模型用最速下降法将其快速调整成最优解.所采用的启发式方法、并行蚁群搜索机制和快速调整策略有机结合提高了算法的搜索精度和效率.数值实验表明该算法在性能指标上优于已存在的算法.     

基于Petri网和混合蚁群算法的多星成像调度

提出一种基于综合指标Petri网和混合蚁群算法的多星成像调度策略。在综合指标Petri网变迁中引入指标信息,处理多星并发观测和卫星资源竞争关系、反映卫星能量和存储等约束,使得问题描述更直观和完备。设计一种嵌入局部搜索技术的蚁群优化算法,通过启发式信息综合变迁中的指标,引导蚂蚁进行全局搜索。仿真实例结果表明,该策略能有效求解多星成像调度问题,实现全局搜索和快速收敛的平衡。     

多目标优化的多种群混合行为二元蚁群算法

针对二元蚁群算法在求解多目标问题时难以同时得到多个解和难以得到Pareto曲面的缺陷,使用多种群策略,改善算法的全局搜索能力,引入环境评价/奖励因子和蚁群混合行为搜索机制,提出了多种群混合行为二元蚁群算法。通过对几个不同带约束多目标函数的测试,实验结果表明该算法在保证全局搜索能力的基础上,拥有很好的多目标求解能力。     

改进的蚁群算法求解置换流水车间调度问题

针对蚂蚁算法在求解置换流水车间调度问题时易陷入局部最优以及计算时间较长的缺点,对最大最小蚂蚁系统(MMAS)进行了改进。在该算法中,采用NEH启发式算法提高初始解质量,并通过自适应的调节策略进一步提高蚁群算法的搜索能力。运用提出的混合算法求解Taillard基准测试集,并将测试结果与其他算法进行比较,验证了该调度算法的有效性。     

求解图着色问题的进化稳定策略蚁群算法

针对图着色问题,在传统的启发式蚁群算法的基础上提出一种进化稳定策略蚁群算法。进化稳定策略蚁群算法针对蚁群算法的隐含并行性,利用变换因子自适应地更新信息素,动态自适应地调节启发式因子的作用参数,增强算法的搜索能力,加快算法的收敛速度,同时避免了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题。通过给地图着色的仿真实验结果表示,该方法对图着色问题的求解是可行、有效的,通过大量实验表明算法在求解质量上优于启发式蚁群算法。     

求解模糊Job Shop调度的遗传算法与蚁群算法融合研究

提出一种算法融合策略,解决单一算法求解模糊Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.算法融合策略中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据模糊Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力.采用算法融合策略的混合优化算法对以13个难的benchmarks问题经模糊化得到实例进行求解,在较短的时间内,得到的平均满意度较并行遗传算法(PGA)提高5.24%、较TSAB算法提高8.40% .采用算法融合策略构造的混合算法具有较强的搜索能力,说明提出的混合搜索策略是有效的.     

基于多种群的随机扰动蚁群算法求解分布式约束优化问题

针对现有的基于蚁群优化思想求解分布式约束优化问题的算法收敛较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多种群的随机扰动蚁群算法（random disturbance based multi-population ant colony algorithm to solve distributed constraint optimization problems,RDMAD）来求解分布式约束优化问题。首先,RDMAD提出了一种分工合作机制,将种群按比例划分为采用贪婪搜索的子种群和采用启发式搜索的子种群,同时构建分级更新策略,提高算法收敛速度和求解质量;然后对采用贪婪搜索的子种群设计自适应变异算子和奖惩机制,防止算法陷入局部最优;最后在算法陷入停滞时触发随机扰动策略,增加种群多样性。将RDMAD与七种最先进的非完备算法在三类基准问题上的寻优结果进行了实验对比,实验结果表明RDMAD在求解质量和收敛速度上优势明显,且稳定性较高。     

三阶段优化算法求解带三维装载约束的MDVRP北大核心CSCD

对带三维装载约束的多车场车辆路径问题,以最小化车辆行驶总里程为优化目标,建立问题模型,并提出一种三阶段优化算法进行求解。第一阶段设计带循环平衡的K-medoids聚类算法,将原问题分解成多个带三维装载约束限制的车辆路径子问题。第二阶段提出一种双层结构的超启发式蚁群算法用于求解各子问题,以确定各车辆的配送路径。在该算法中,低层设计9种启发式操作,并将其所构成的排列作为高层个体;同时,高层采用蚁群算法更新高层个体,以引导算法搜索方向。第三阶段以第二阶段所得阶段解作为初始解,设计组合启发式装箱算法对带容积约束的装箱过程进行优化,进而将第二、三阶段确定的解合并为原问题的解。最后,仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。     

基于蚁群算法的车间作业调度问题研究

对基于蚁群算法的车间作业调度问题求解进行了研究,在分析了传统蚁群算法求解车间作业调度问题容易出现早熟、收敛于局部最优解以及搜索速度慢的缺陷,提出了一种改进的混合蚁群算法。该方法在信息素更新规则上利用信息素局部更新策略和全局更新策略来进行信息素的更新,并将领域搜索与蚁群算法相结合,从而求得问题的可行解。最后,基于benchmarks问题进行了实验仿真,实验结果证明该改进混合算法的有效性及可行性。     

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。     

改进的求解约束P-Median问题的分散搜索算法

对解决约束P-中位问题已有的分散搜索算法进行改进。通过划分中心点服务范围的新方法指派需求点以构造初始解,用基于外包矩形的局部搜索方法来提高邻域解搜索的效率,结合路径重连算法,扩展邻域解的搜索范围,来提高解的质量。实验表明此算法能够得到优化且连续的解。     

自适应混合蚁群算法在MRCPSP中的应用

以多模式资源受限项目调度问题(Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem,MRCPSP)为背景,针对蚁群算法收敛速度和解的多样性之间的平衡问题,提出一种改进的自适应混合蚁群算法.该算法中参数的取值范围和变化幅度能够随算法的运行同步自适应调整,蚂蚁...     

An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem

In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced customers. The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem. It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem. In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore, an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances.     

求解Job Shop调度问题的混合蚁群算法研究

为了解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足，该文提出了一种混合算法，将蚁群算法用于全局搜索。针对蚁群算法易于陷入局部最优的情况，提出了一种基于关键工序的邻域搜索方法，将使用此邻域搜索方法的TS算法作为局部搜索策略。利用TS算法较强的局部搜索能力，提高了蚁群算法的优化能力，达到改善Job Shop调度问题解的质量。实验结果表明，混合算法在较短的时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法(PGA)和TSAB算法均有所提高。     

免疫遗传蚁群融合算法

提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的选择、交叉、变异操作和免疫算法的自适应疫苗接种操作,有效地解决了蚁群系统的易陷入局部最优和易退化的缺点。通过对旅行商问题的仿真实验表明该算法具有非常好的收敛速度和全局最优解的搜索能力。     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

图着色问题的启发式搜索蚂蚁算法

针对经典的图着色问题,该文在随机序列启发式搜索求解的基础上,引进蚂蚁算法优化思想,设计了一种新型算法,有效地避免了启发式搜索易陷入局部极小的缺陷。通过给地图着色和仿真实验结果表明,该方法对图着色问题的求解是可行、有效的,且具有通用性。     

双层车辆路径问题的混合启发式算法

针对与城市物流密切相关的双层车辆路径问题(2E-VRP),提出了一种用来求解的混合启发式算法.该算法利用贪心算法的快速性、蚁群算法的搜索多样性以及邻域搜索算法较强的局部寻优能力来提高求解质量,加速算法的收敛性.把该算法应用于22个测试算例和3个大规模的算例,并与同类研究进行了比较.实验结果表明,混合启发式算法不仅能保证较高的精确性,而且具有很高的效率;与精确性最高的同类算法相比,虽然在解的质量方面稍逊,但在求解速度方面表现出了明显的优势.实验结果还显示了构建双层城市物流系统的潜在收益,中转站的设置能够在一定条件下显著提高城市物流效率.     

Hybrid large neighbourhood search algorithm for capacitated vehicle routing problem

This paper presents a new hybrid algorithm that executes large neighbourhood search algorithm in combination with the solution construction mechanism of the ant colony optimization algorithm (LNS–ACO) for the capacitated vehicle routing problem (CVRP). The proposed hybrid LNS–ACO algorithm aims at enhancing the performance of the large neighbourhood search algorithm by providing a satisfactory level of diversification via the solution construction mechanism of the ant colony optimization algorithm. Therefore, LNS–ACO algorithm combines its solution improvement mechanism with a solution construction mechanism. The performance of the proposed algorithm is tested on a set of CVRP instances. The hybrid LNS–ACO algorithm is compared against two other LNS variants and some of the formerly developed methods in terms of solution quality. Computational results indicate that the proposed hybrid LNS–ACO algorithm has a satisfactory performance in solving CVRP instances.