蚁群算法求解函数优化中的参数设置

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。     

一种求解函数优化的混合蚁群算法*

将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法,克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果好于遗传算法。     

一种连续域函数优化蚁群算法的改进设计

本文在一种连续域函数优化蚁群算法基础上,对该算法做了进一步的改进,引入了自动判断收敛条件方法,同时,也改进了蚁群初始化方法、全局搜索策略以防止早熟和停滞现象。通过与其他连续域函数优化算法的比较结果证明,改进后的算法稳定性较好。     

用于求解函数优化的蚁群算法设计

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。     

混合改进蚁群算法的函数优化

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.     

一种求解函数优化的自适应蚁群算法

针对多极值连续函数优化问题,提出了一种自适应蚁群算法。该方法将解空间划分成若干子域,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况动态的调节蚂蚁的路径选择策略和信息量更新策略,求出解所在的子域,然后在该子城内确定解的具体值。仿真结果表明谊算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快、稳定性好等优点,其性能优于基本遗传算法以及克隆选择算法。     

求解多目标优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.     

正态分布蚁群算法求解函数优化问题

以加权高斯函数模拟信息素的密度分布,并以此进行随机抽样,构成蚁群的状态转移规则。蚁群在信息素的引导下逐步向最优食物聚集。引入禁忌策略作为优进策略,以提高蚁群的寻优能力。测试表明算法适用于连续优化问题,能较快地找到函数的最优解。     

引入侦查子群的二进制蚁群算法求解函数优化问题

为求解函数优化问题,将遗传算法中的二进制编码方式引入标准蚁群算法.但由于该算法迭代过程中易出现早熟停滞现象,为此提出一种改进的蚁群算法,该算法在原算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.侦查蚁群以一定的概率做侦查搜索以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为兼顾当代和历代的搜索成果,采取信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及其余蚁群的路径信息.最后,通过对几个经典测试函数的求解, 证明该算法解决函数优化问题非常有效,不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。     

增强型的蚁群优化算法

旅行商问题是一个NP-Hard组合优化问题。根据蚁群优化算法和旅行商问题的特点,论文提出了对蚁群中具有优质解的蚂蚁个体所走路径上的信息素强度进行增强的方法,并同其他的优化算法进行了比较,仿真结果表明,对具有全局和局部最优解的个体所走路径上的信息素强度进行增强的蚁群优化算法比标准的蚁群优化算法和其他优化算法在执行效率和稳定性上要高。     

基于细粒度模型的并行蚁群优化算法

蚁群优化算法的研究和应用已取得了不少重要成果,然而在大规模优化应用中还存在搜索时间长的问题,为此研究了一种基于细粒度模型的并行蚁群算法。实验结果表明,该算法与最新的改进算法相比,搜索速度提高数十倍至数百倍以上。     

基于生命周期的二元蚁群优化算法

将自然生态系统中生物生命周期的思想引入二元蚁群优化算法中,通过对蚂蚁设置相应的营养阈值而执行繁殖、迁徙、死亡操作,从而保持种群的动态多样性,进而克服二元蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,然后结合分形维数将该算法应用于属性约简问题中,通过UCI中的6个数据集进行测试,结果表明该算法具有较好的可行性和有效性.     

一种改进的蚁群算法在知识路由系统中的应用

语义Web上分布着海量知识,如何在这些海量知识中按照用户的需求快速准确地定位目标知识便成为知识路由研究中亟待解决的问题。针对此问题,应用了蚁群算法作为动态虚拟语义社区中的知识路由算法,并对算法的选择策略、信息素修改两个方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解。实验结果表明其路由效率明显提高,具有较好的性能。     

基于启发信息的QoS路由蚁群算法

提出一种改进的路由蚁群算法,算法采用了动态更新的概率替代传统的路由表,引入干扰系数作为启发信息,从而提高了算法收敛速度.通过验证,算法具有更快的收敛速度和较好的吞吐能力.在网络节点出现故障时,该算法能快速地更新节点上信息,使网络趋于平稳.     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题（旅行商问题）是组合优化问题中最经典的NP问题之一，蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

一种基于改进蚁群优化的QoS路由算法

蚁群优化（Ant Colony Optimization,AC0）是一种新型的分布式仿生优化算法,可有效地用来解决组合优化问题,而网络路由优化问题则正是组合优化问题当中的一种。因此,本文首先分析了常用路由算法与蚁群优化的基本原理,根据网络路由优化问题与蚁群优化算法的许多匹配特性,提出了一种基于改进蚁群优化的QoS路由算法（Route Algorithm based on Improved Ant Colony Optimlzation,RAIAC0）。最后,通过实验分析,对其可行性进行了证明。     

改进的蚁群算法在修磨轨迹优化中的应用

提出一种适用于钢坯修磨轨迹优化问题的改进蚁群算法,给出一种修磨轨迹优化问题的实用数学模型。针对蚁群算法对参数敏感的问题,提出用启发信息归一化来解决的办法。仿真实验与初步试用结果表明,经改进蚁群算法优化的修磨轨迹能大幅度减少修磨过程中的空行程。该算法具有一定的理论参考价值和实际意义。