连续蚁群优化算法的研究

针对蚁群优化（ACO）只适用于离散问题的局限性，提出了连续蚁群优化算法（CACO）,保留
了连续问题可行解的原有形式，并融入演化算法（EA）的种群与操作功能。CACO将蚁群分工为全局和局部
蚂蚁，分别引领个体执行全局探索式搜优与局部挖掘式搜优，并释放信息素，由个体承载，实现信息共享
，形成相互激励的正反馈机制，加速搜优进程。实例测试表明，CACO适用于连续问题，全局寻优性能良好
，尤其对复杂的高维问题，更能反映其相对优势。最后讨论了局部寻优方法、全局蚂蚁配比、挥发因子和
种群规模等因素对CACO寻优性能的影响。     

改进蚁群算法及其在永磁同步电机设计中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，该算法通过模拟蚂蚁觅食的方式，使一定数量的蚂蚁在解空间内进行随机搜索，对路径上蚂蚁释放的信息素进行更新，按照转移概率决定前进的方向，最后收敛于全局最优解.对蚁群算法的模型进行了改进以提高其全局寻优速度，用国际标准函数对改进算法进行验证，并对一台15 kW的永磁同步电机进行优化，取得了满意的优化结果，为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法.     

一种用于全局优化的蚁群算法

针对蚁群算法不太适用于连续优化问题,且在搜索过程中容易陷入局部极值的缺点,提出了一种快速全局优化的改进蚁群算法,该算法同时采用在最好解蚂蚁领域内进行搜索及将本次循环得到的最优解作为起始解的搜索方式,以扩大其搜索范围,避免其陷入局部最优。通过对3个典型函数优化问题进行测试并与其他优化算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能应用于对连续对象的优化,同时具有良好的全局优化性能,收敛速率快,寻优精度高。     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

两级振动隔振系统参数优化设计

针对两级隔振系统参数优化问题，引入最大熵优化方法，并结合遗传算法，提出了两级隔振系统
参数优化设计的一种混合数值方法，并用此方法对两级隔振系统进行了单维及多维参数优化设计，优化
后的两级隔振系统隔振性能大大提高，并且随着优化参数的增加，系统隔振性能也越好，表明该方法是
合理有效的.该方法作为一种数值方法，适用于多目标及复杂结构的优化.     

成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期 成本均衡曲线，从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据，提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质，将其转化为旅行商问题，利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标，采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明，该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解，且具有较高的全局寻优能力和搜索效率，对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

基于混合连续蚁群算法的最优潮流研究

提出了基于混合连续蚁群(HCACO)的最优潮流(OPF)计算方法;该方法将蚁群优化算法(ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(GA)的进化策略相结合,克服了基本蚁群算法只适用于离散问题的局限性,并提高了寻优的效率,同时采用动态调整罚函数策略,有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度,采用优进策略,提高了算法的收敛速度.应用此算法对标准IEEE-30节点测试系统进行最优潮流计算,该算法能够更好地获得全局最优解,仿真结果表明了该算法的合理性和有效性.     

自适应蚁群算法及其在边坡工程中的应用

蚁群算法目前多用于求解组合优化问题，为了让蚁群算法能求解复杂的边坡稳定性分析问题，对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进，针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象，引入一种自适应搜索算子，改变蚂蚁的选择机制，提高蚂蚁选择的多样性，并由此构建了一种新的蚁群算法——自适应蚁群算法(AACA)，研究了AACA在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用，所给出的算例结果表明：与基本蚁群算法相比，可有效地防止停滞和过早收敛现象，并总能搜索到问题的全局最优解，且搜索效率也有较大的提高。     

回归蚁群算法

针对基本蚁群算法在收敛速度和求解精度方面的不足,提出一种回归蚁群算法．通过外加牵引力使得蚂蚁按照城市的整体分布规律寻优,增加了算法的全局收敛性．并通过圈地算法,减少了局部搜索的计算量．多个旅行商问题的仿真结果验证了该方法的可行性和高效性．     

蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法.通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型.     

改进蚁群算法在并联六自由度平台优化设计中的应用

蚁群算法在解决组合优化问题上有着良好的适应性,但直接应用于求解连续优化问题难以获得理想的效果．通过对蚁群算法中的全局搜索、局部搜索以及信息素更新规则等环节进行有效的改进,构成了可用于连续优化问题求解的改进蚁群算法．将该算法应用于以灵巧度为目标函数的并联六自由度平台结构设计问题中,通过与采用基本蚁群算法得到的优化结果进行比较,证实了改进蚁群算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度,可以有效求解并联六自由度平台结构设计这一类连续优化问题．     

模拟退火蚁群算法在VRP问题上的应用

车辆路径问题是物流系统优化的核心问题,在满足相关需求的情况下需要达到路径最短、成本最低等目的。文章提出一种模拟退火算法和蚁群算法的组合,通过改进蚁群算法相关参数、采用邻域算法对解进行二次搜索,从而改变解的质量并进行优选,以实现在满足相关约束条件下达到路径最短的优化。将该组合算法与基本蚁群算法、改进型的蚁群算法及VRP官网算例进行比较,实验结果表明,该组合算法在时间上和准确度上都有较大的提升,具有较好的应用价值。     

蚁群算法解决连续优化问题的新途径

为了克服蚁群算法难以直接处理连续优化问题的缺陷,在保持蚁群算法基本框架的基础上,将传统蚁群算法中蚂蚁由解分量的信息素和启发式的乘积值按比例来决定取值概率的方式,改为根据连续的概率分布函数来取值.并将函数在各个维上的极值点方向作为蚂蚁搜索的启发式信息.在标准测试函数上的试验结果显示,该算法不但具有较快的收敛速度,而且能够有效地提高解的精确性,增强了算法的稳定性.     

一种求解最大团问题的蚁群算法

将最大团问题看作子集类问题,提出了基于子集类问题的特殊蚁群算法用于求解最大团问题。该算法将信息素和局部启发信息与图的顶点相关联,而不再与边相关联,从而提高算法的运行速度。仿真实验研究表明,该算法较传统求解最大团问题的蚁群算法有着更短的运行时间,较强的求解能力,更适合用于求解最大团问题。     

基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化

针对物流配送中的有时间窗车辆路径问题（VRPTW）,提高优化性能,提出了一种改进的最大最小蚁群算法,并引入了局部搜索策略2-opt．在客户数目给定的情况下,本算法能够得到所求VRPTW的全局较优解,与基本蚁群算法和未改进的最大最小蚁群算法比较,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,并可扩展到一类相关的路径优化问题中．实验结果表明,本算法对于求解VRPTW效果很明显．     

蚁群算法在直接生成数字高程模型中的应用

垂直轨迹法(Vertical Line Locus,简称VLL)是直接生成数字高程模型中常用的方法,针对其在生成高程中误差较大的现象,本文采用蚁群算法和双重约束来加以改进。详细介绍了蚁群算法的原理、模型,并将其应用于VLL中。结合实例,进一步介绍了用以解决连续优化问题的蚁群算法的模型并给出了它的实现过程。在VLL中运用这一方法进行函数的优化,结果表明,基于蚁群算法的优化设计切实可行,为DEM的生成提供了新的思路和方法。     

用于连续函数优化的蚁群算法

为了用蚁群算法来解决连续优化问题，该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同，蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明，文中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化问题提供了一种新的方法。     

祁连山北缘断裂滑动参数的GPS数据蚁群算法反演研究

介绍了新近为求解复杂组合优化问题提出的蚁群算法,分析和讨论了蚁群算法在反演参数的搜索空间离散化,将参数反演问题转换成一个组合优化问题等过程;再针对断层参数的特点,改进蚁群算法并结合多断裂位错模型,利用河西地区1999～2001年和2001～2004年期间观测的GPS数据对祁连山北缘断层的三维滑动速率进行了反演计算分析....     

地球物理资料非线性反演方法讲座（九）蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点。蚁群算法的机理是：生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为。当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度。为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法。通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型。