蚁群算法改进及其实现

针对蚁群算法在解决TSP问题时容易陷入局部最优,提出了一种改进信息素的算法,该方法可以扩大搜索空间,明显提高了蚁群算法的优化性能;并给出了算法的C++实现,结果表明算法可以得到更优的解。     

改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。     

信息素动态更新的改进蚁群算法

蚁群算法是一种优秀的启发式算法,具有较强的鲁棒性。不过,它也存在容易出现收敛时间过长以度容易陷入局部最优等问题。针对这些不足,在信息素更新策略上增加一个收敛函数和对信息素强度的改进．提出了一种信息素动态更新的改进蚁群算法,实验结果表明,改进后的算法加快了收敛速度,提高了全局寻优能力。     

一种自适应信息素改进蚁群算法①

针对基本蚁群算法容易导致早熟、停滞现象,改变其信息素释放策略,提出自适应信息素改进蚁群算法,使得信息素的更新采用了一种新的面向数据的传递方式。改进后的算法在收敛速度和解的多样性之间取得良好的平衡。通过解TSP实例试验结果表明,其比基本蚁群算法具有更好的搜索能力,且其误差率可以保持较低的水平。     

基于信息素强度的改进蚁群算法

现有的基本蚁群算法和MMAS算法都存在收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点,为了提高算法搜索效率,提出了一种求解旅行商问题的改进蚁群算法.在基本蚁群算法和MMAS算法的基础上,通过对蚂蚁进行区分,直接控制信息素的浓度,并进行有选择的更新,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞和早熟现象,提高了全局搜索能力和解的质量.最后通过经典的CTSP31实例验证了该改进算法的有效性,仿真实验结果表明,它在最优解、平均解和最优迭代次数等性能上比经典蚁群算法都有较大的改善.     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。     

遗传融合蚁群算法的改进与仿真

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,能够克服收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷。但是还不够,因此,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,更加提高其全局优化寻优速度。并将遗传融合蚁群算法和改进的遗传融合蚁群算法分别应用于TSPLIB中的Att532TSP问题进行了仿真实验。仿真研究表明,改进后的算法具有更优良的全局优化性能,效果令人满意。     

基于改进蚁群算法的最优加工工艺路线规划

定义了加工特征、加工链以及加工单元的基本概念。利用执行成本加权求和计算加工单元之间的广义欧式距离。通过对信息素浓度的更新由实时更新改进为循环后更新,使新的蚁群算法不仅简化了计算复杂性,而且增强了最优工艺路线规划的客观性。根据机加工之间具体的约束方式以及蚂蚁选择节点方式规定寻径过程中的tuba表。建立了基于改进蚁群算法的最优加工工艺路线规划算法流程。     

基于改进蚁群算法的多序列比对

提出一种基于改进蚁群算法的多序列比对方法。该算法改变了信息素的更新方式、字符的选择方法、蚂蚁在蚁巢和食物之间往返搜索以及随机分配蚂蚁开始序列等。实验结果表明,改进后的算法不仅有效地克服了基本蚁群多序列比对算法中的停滞现象,而且即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好解。     

基于改进蚁群算法的最优路径搜索方法研究

基本蚁群算法在求解图的最优路径问题时,随着图的节点的增加,搜索速度变慢,并且容易陷入局部最优的问题。针对这个问题,对基本蚁群算法进行改进,通过引入搜索方向引导信息和搜索热区信息提高了算法的搜索速度和精度。仿真实验表明,改进蚁群算法比基本蚁群算法具有更高搜索速度和精度,且易得到全局最优路径.     

群智能蚁群算法及其改进策略研究

本文首先介绍了群智能理论的产生、蚁群的觅食行为以及蚂蚁的信息系统,其次介绍了蚁群算法的基本原理以及基本模型。最后对蚁群算法的改进策略和未来的发展方向进行了探讨。     

基于改进ACS-3-opt蚁群算法的TSP

在ACS-3-opt算法求解中,大规模TSP问题易于停滞。该文提出一种改进的算法,在ACS-3-opt算法停滞后,自适应地调整具有局部搜索能力蚂蚁的数量,并通过提高最小信息素的阈值扩大搜索空间,当算法再次停滞时,增强算法两次停滞时最优路径的公共路径上的信息素,为算法的运行提供较好的初始信息,并引导算法朝最优解的方向进行求解。大中型规模TSP问题的求解结果表明,该算法能够有效地跳出局部最优,解的质量优于ACS-3-opt算法。     

信息素增量动态更新的改进蚁群算法

蚁群算法是一种优秀的拟生态启发式算法,具有较强的鲁棒性,易与其它拟生态算法结合等特点.不过,它也存在着容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题.通过分析蚁群算法的运行机制,得出了蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足产生的原因,针对这些不足,通过侈改基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;同时引进了路径信息素平滑机制以平衡路径上的信息量.对TSP问题的仿真实验结果表明,改进后的算法加快了收敛速度,提高了全局搜索能力.     

基于蚁群算法的聚类新算法

提出了一种基于蚁群算法的聚类新算法。按分类的样本数N和类别数p,设计N+1层城市,除第1层城市外,其余城市均有p个城市。蚂蚁每次从第1层城市开始到最后一层城市的移动,就完成对所有样本的分类。访问城市的选择受路径信息素和样品类信息素的共同作用,每次完成层间城市的访问,需要对路径信息素更新;完成一次循环,分别对路径信息素和样本类信息素更新。通过实例分析,该算法能够得到较为满意的结果。     

基于交税的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚁群算法是一种新型的元启发式优化算法,已成功地应用到TSP等多种组合优化问题,但是算法存在一些缺点,如容易早熟,收敛速度慢等,针对这些缺点,提出了一种交税蚁群算法.根据缴纳个人所得税的方式,在进行全局信息素更新的时候,每隔一段时间,当前最优路径再缴纳一定的信息素税,从而提高了算法搜索较好解的能力.通过仿真实验,并与蚂蚁系统和蚁群算法进行比较,试验结果表明,该算法在避免早熟方面和搜索最优解方面具有较好的表现.     

改进的蚁群算法及其在弹道优化中的应用

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。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

为了解决蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,研究提出一种改进的蚁群算法,通过改变方向因子的计算方式来减少寻优所需时间;通过改变信息素的更新方式避免陷入局部最优解。在栅格地图中进行仿真模拟实验,综合结果表明,改进算法与传统蚁群算法及其他相关算法相比,具有得到路径更短、收敛速度更快且路径拐点更少等优点。     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

动态调整选择策略的改进蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.     

蚁群算法改进探讨及其在TSP中的应用研究

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，能够有效的解决组合优化问题。本文在介绍了蚁群算法的基本原理和解决旅行商（TSP）问题的模型的基础上。对蚁群算法做了相应的改进：通过应用新的选择策略和引入扰动以避免陷入局部优化，使得算法可以在减少计算量的同时。取得更好的搜索结果。