基于极值优化策略的改进的人工蜂群算法

为提高人工蜂群算法在求解优化问题中的性能,结合极值优化策略提出一种改进的人工蜂群算法.改进算法基于极值优化策略高效率的寻优机制重新设计了原算法中跟随蜂的局部搜索方案,并具体给出了新方案的组元变异算子和最差组元判定规则.通过对优化问题中8个典型测试函数的仿真实验表明,与基本人工蜂群算法和已有的典型改进算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高,在优化问题求解中体现出较强的寻优能力.     

一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。     

求解工作量平衡多旅行商问题的改进遗传算法

针对工作量平衡的多旅行商问题,提出了一种融合杂草算法繁殖机制和局部优化变异算子的改进遗传算法（Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA）。该算法利用入侵杂草优化算法中以适应度为基准的繁殖机制来产生种群并进行遗传操作,以此来提高算法的搜索效率;同时提出一种混合局部优化算子作为变异算子来提高算法的局部搜索能力,从而提高收敛精度。实验结果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商问题时可以快速收敛到较优解,并且求解精度得到了很大的提高。     

量子粒子群优化的人工蜂群算法

针对传统的人工蜂群算法在求解函数优化问题中具有收敛速度慢、局部搜索能力低的缺点,将量子粒子群优化算法中粒子位移的更新方法引入到跟随蜂的局部搜索策略中,使人工蜂群具有更高的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明:与传统的人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高.     

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制蚁群算法早熟收敛问题,并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集,提高其求解质量和效率;引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。     

基于邻域搜索的改进最大最小蚁群算法

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优的问题,提出一个改进的混合最大最小蚁群算法,并应用于求解旅行商问题.上述算法设计了一种新的信息素更新模型,单个蚂蚁每走一步就进行信息素局部更新,在所有的蚂蚁搜索一周后,最优路径蚂蚁进行全局信息素更新.提出一种新的邻域搜索模型,将邻域大小设置为原来的一半,提高了计算的效率.在每个蚂蚁的一个周期循环后,使用邻域搜索算法优化最优解的路径长度.仿真结果表明,改进算法具有较高的求解精度和收敛速度.