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。     

面向智能信息素释放的网格GIS资源查找算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的情况,该文提出了基于智能蚁群信息素释放的资源查找算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提,采用面向信息素更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度,从而间接地改变蚂蚁间合作方式。根据实际蚁群的寻路过程,该算法具有较好的全局搜索能力,对于查找初始化数据量庞大的网格GIS资源有着高于基本蚁群算法和其他资源搜索算法的效率。     

双参数交叉影响的连续域蚁群算法设计*

针对土木工程领域中的复杂参数反分析问题,基于常规蚁群算法进行了数学模型的构建、算法结构分析,并采用残留信息素数量限制、信息素的持久性系数自适应控制和全局更新规则对算法进行了加强设计,提出了双参数交叉影响的连续域组合优化蚁群算法;同时通过选取五个比较敏感的控制因子：蚁群数量、算法收敛标准、最小信息素持久性系数、循环次数和信息素强度常量进行了数字仿真实验,提出了算法的优化组合参数。通过实例对这种参数识别方法进行了验证,理论结果与实测数据吻合较好,表明了算法的有效性,实现了蚁群算法在土木工程连续域问题方面的应用,丰富了蚁群算法的内涵。     

基于信息素扩散机制的双种群蚁群优化算法

针对基本双种群蚁群算法在进化中容易出现早熟、停滞的现象,对算法进行了改进.在双种群蚁群分别独立进化、定期进行信息交换的基础上,提出一种新的蚁群优化算法,通过建立信息素扩散模型,并在每种蚁群的局部信息素更新上采用扩散模型,使蚂蚁更好的发挥了协作能力.以旅行商(Travel Salesman Problem,TSP)问题为例的仿真实验表明,该算法比基本双种群蚁群算法具有更好的收敛速度和寻优能力.     

基于T-ACO算法的旅行商问题求解优化研究

为了有效求解旅行商问题,本文提出了一种基于T分布的改进蚁群算法。针对基本蚁群算法易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,在优化过程中,在信息素更新原则上,引入T分布,有益于基本蚁群算法弥补其不足。在基本蚁群算法中增加了信息素的突变,使得蚂蚁群的多样性提高,从而跳出局部最优的限制。与此同时,T-ACO算法在旅行商问题搜寻精度与收敛速度方面也得到了提高。对T-ACO求解旅行商问题的性能进行了实验仿真,实验分析表明,T-ACO算法有更好的寻优能力。     

基于级联信息素更新蚁群算法的多用户检测

给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串联式的多级更新策略,首先进行有选择性的信息素更新,然后引进随机扰动因子进一步修改信息素,最后采用最大门限确定信息素的范围。最终的仿真结果表明:所提出的级联信息素更新蚁群算法的多用户检测(UCP-ACO-MUD)算法具有较强的跳出局部最优解的性能,效果良好。     

具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法

蚁群算法具有很强的寻优能力,但仍存在搜索时间过长、易于停滞等问题。针对这些不足,提出了一种具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法。新算法引入了路径平滑概念,加强了对蚁群前期搜索的引导,扩大了蚁群后期搜索空间;同时,通过动态调节信息素挥发因子,使得路径间信息素浓度差异不会增长过快,有效地避免了算法陷入局部解。实验结果表明,具有路径平滑和信息动态更新的蚁群算法明显优于基本蚁群算法。     

移动自组织网络下的基本蚁群路由算法

针对移动自组织网络资源受限的特点和目前已有的蚁群路由算法比较复杂的问题,提出一种基本蚁群路由算法。通过对蚁群路由流程的分析,只维持基本的蚁群路由机制,不增加额外开销。详细讨论算法中信息素更新和信息素使用两项关键机制,并且通过模拟实验分析它们对性能的影响。实验结果表明,该算法能够以很低的开销取得与其他路由协议相近的性能。     

基于分层搜索的蚁群算法及收敛性分析

针对蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出一种新的解决连续空间优化的蚁群分层搜索算法。该算法将蚁群搜索空间逐层分割,用信息素分布函数给出了基于分层结点的信息素分布方法。定义了适用于连续域的信息素局部更新、全局更新、状态转移规则,其中局部更新算子能够通过选取合适的参数来增加解的多样性。实验结果表明,相比传统算法,该算法全局搜索能力强,求解精度更高。该算法能达到连续域问题的理论最优值,通过下鞅的停时理论证明了算法以概率1收敛。     

基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化

介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。     

针对QAP问题的改进型蚁群优化算法研究

本文结合二次分配问题(quadratic assignment problem,QAP)的特点,通过分析传统蚂蚁算法在解决QAP问题时收敛过快,精度不高的缺点,提出一种以ACS(ant colony system)为基础的改进蚁群算法――信息素迭代累积ACS(ACS with accumu-lated pheromone by iteration,ACS_API)。新方法通过对定义启发式信息和信息素更新规则的改进,扩大了搜索空间,从而避免过早收敛,陷入局部最优解中。该算法已应用于QAP标准测试数据,并通过与另外两种先前提出的改进蚂蚁算法(HAS_QAP,ACO_GLS)的比较分析得出了它在算法精度和执行时间上的优势。     

基于混合行为的蚁群双序列比对方法

针对基本蚁群算法在双序列比对中存在的易陷入局部最优解及收敛慢的问题,提出了一种新的基于混合行为的蚁群双序列比对算法,该算法通过增加蚂蚁行为模式来增大搜索空间,并且通过改变信息素更新策略来加快收敛速度。实验表明,该算法得到的解的全局性和收敛速度相对基本蚁群算法都有较大提高。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。     

一种基于路径相似度的蚁群算法

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。     

基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾,提出了一种基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

基于多样信息素的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。针对旅行商问题的仿真实验结果,表明了该混合算法的有效性。     

和声蚁群耦合算法求解整数规划的应用研究

针对于求解一般的整数规划问题,提出了和声蚁群耦合算法。采用和声搜索更新种群策略和个体扰动策略改善了蚁群算法过早收敛的问题,同时采用蚁群算法对寻优路径信息素的正反馈来加快和声搜索收敛于最优路径。实验结果表明,相比于蚁群算法和和声搜索算法,新算法大大提高了一般整数规划问题的搜索效率。