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为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍以上。 相似文献
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针对实际焦炉推焦作业计划过程中的多炉号乱笺问题,提出一种基于改进蚁群算法的焦炉推焦计划编排方法。首先,给出以恢复推焦串序过程中总惩罚最小为优化目标的焦炉推焦优化调度模型;其次,为了避免蚁群算法进入搜索停滞状态,设置信息素值域来加强算法的搜索能力,并采用具有自适应性的全局更新规则来加快算法后期的收敛速度,进而利用改进的蚁群算法对焦炉优化调度问题进行求解;最后,通过某焦炉厂实际生产数据仿真结果证明,该方法在解决焦炉推焦计划编制问题时具有更好的求解精度和更高的搜索成功率。 相似文献
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针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。 相似文献
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针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题,提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO(Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization)。基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模;综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型;先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素;再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。实验表明,算法能有效提高初期寻径能力和全局搜索能力,减少收敛迭代次数并缩短搜索使用时间。 相似文献
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针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。 相似文献
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带时间窗的中转联盟运输调度问题的混合算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍中转联盟运输调度问题的优越性和重要研究意义,建立了带中转点的优化运输调度问题的数学模型,并构造了求解该模型的优化算法,算法针对城市货物运输的特点,首先结合sweep算法和saving算法确定需求点与中转点之间的分派,随后采用改进的蚁群算法对每个中转点的运输路线进行优化。实例计算表明,提出的模型和算法能够有效的求解中转联盟运输调度问题。 相似文献
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提出一种具有普适性的蚁群算法,该算法对参数的转移概率和信息素的计算方法进行了改进,提高了算法的全局性能,将其用于高速公路入口匝道控制器的参数寻优.建立了高速公路交通流模型,结合非线性反馈理论设计了蚁群算法优化的入口匝道PI控制器,给出了蚁群算法优化的步骤,并用Matlab软件对控制器进行了仿真研究.仿真结果表明,基于蚁... 相似文献
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为了更有效地解决产品配置优化问题,建立了基于相关矩阵的多目标产品优化配置模型,运用了改进的层次分析法计算各目标权重,提出了一种基于蚁群算法的产品配置求解方法,并在C#环境下进行了仿真实验,利用多次实验优化了算法参数。实验结果表明,该方法能有效解决产品配置求解问题,具有一定的理论参考价值和实际意义。 相似文献
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针对多目标跟踪数据关联问题,提出一种快速实现多目标数据关联算法CACDA(Chaos Ant Colony Data Association),利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化,引入自适应混沌机制,对信息素进行全局更新和混沌扰动,改善了蚁群算法在搜索后期出现停滞以及收敛于局部最优解的缺陷。实验结果表明,该算法不仅可以获得较高的关联准确率,也可以有效提高关联速度。 相似文献
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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。 相似文献
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蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。 相似文献
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