基于MATLAB的蚁群算法求解旅行商问题

旅行商问题的传统求解方法是遗传算法,此算法收敛速度慢,并不能获得问题的最优解。为了求取旅行商问题的最优解,本文在阐述蚁群算法的基本原理、模型以及在旅行商问题中的实现过程的基础上,提出了一种以蚁群算法构建的基于MATLAB的求解旅行商问题的方法,并最后通过仿真实验获得了目前已知的最好解。     

基于协同合作的蚁群优化算法

蚁群优化是一种模拟蚂蚁觅食的群集智能搜索算法,基本蚁群算法收敛性较差,易陷入局部最优解。本文在基本蚁群算法的基础上,提出一种新的蚁群优化算法,通过在信息素局部更新中引入信息素扩散模型,在信息素全局更新中引入随机扰动机制,发挥蚂蚁之间的协同合作能力,提高了算法的收敛速度。以TSP为例的仿真实验表明,该算法具有较强的寻优能力、较好的鲁棒性和有效性。     

一种求解TSP问题的改进遗传蚁群算法

旅行商问题(TSP)是一种经典的组合优化问题.传统的蚁群算法运用正反馈和分布式计算机制,具有较强的鲁棒性.但是该算法搜索时间长、易出现早熟停滞现象.因此本文根据旅行商问题的模型特点,在蚁群算法的基础上针对TSP问题提出了一种新型的改进蚁群算法:即变参数选择城市策略,并且在交叉策略中选择PMX(Partially Matched Crossover)交叉策略.实验结果表明,与传统基本蚁群算法和遗传算法相比,能够较快地找到最优解,解的质量也相对较好,因此提高了蚁群算法对TSP问题的求解效率.     

基于蚁群算法的旅行商问题的研究

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点。蚁群算法在实际的生活中有很大的用处,比如求解旅行商问题,文章介绍了一种求解复杂TSP的蚁群算法,阐述了该算法的基本原理及实现过程,并且在本文中尝试用编码的形式将基本蚁群算法应用到求解旅行商问题中去。     

基于蚁群算法的旅行商问题的研究

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点。蚁群算法在实际的生活中有很大的用处,比如求解旅行商问题,本文介绍了一种求解复杂TSP的蚁群算法,阐述了该算法的基本原理及实现过程,并且在本文中尝试用编码的形式将基本蚁群算法应用到求解旅行商问题中去。     

蚁群算法在Matlab中的程序设计

蚁群算法是近些年来兴起的一种智能算法,具有较强的鲁棒性。介绍了蚁群算法的工作原理和数学模型,并提出了基于Matlab的算法程序步骤,以旅行商问题进行了算法实现,给出了运行的最优结果。就蚂蚁个数的不同对结果的影响进行了深入研究,为蚁群算法在实际问题中的改进提供了借鉴。     

求解旅行商问题的蚁群遗传混合算法

根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.该混合算法以遗传算法为整个算法的框架,根据旅行商问题的特点,给出了4种变异策略;针对遗传算法存在的过早收敛问题,加入2-Opt方法对问题求解进行了局部优化;利用蚁群算法根据信息素产生若干个路径,替代部分差的解.与模拟退火算法、标准遗传算法和标准蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.     

改进的蚁群算法及其在TSP中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法,其核心是应用遗传算法对蚁群算法的 4 个控制参数(α、β、ρ、q0)进行优化,以及运用 MMAS(max-min ant system)进行寻径,新算法具有全局搜索能力强的特点。对旅行商问题(TSP)的仿真实验结果表明:新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法和遗传算法。     

求解TSP问题的改进蚁群算法研究

文章提出了运用一种改进的蚁群算法,主要用来求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)。实验表明,改进的蚁群算法一定程度上弥补了基本的蚁群算法容易陷入收敛停滞的缺点,且更容易发现更好性质的解。     

用蚁群优化算法求解中国旅行商问题

中国旅行商问题是一个组合优化问题，是一个NP问题。本文提出用蚁群优化算法去解决，同时提出了两种改进的方法，其中，Ant-F能够增强系统的搜索能力，使系统避免早熟，具有正负反馈的功能，仿真简单，容易理解；而ACS 在Ant Colony System(ACS)的基础上改进而成，它使系统在演化的后期能够通过适当增大系统区分信息素对比强度的方法，尽快找到最优的解。和其它的几种蚁群优化算法、遗传算法和模拟退火算法相比较，实验表明，ACS 是本文提及的几种算法中最优的一种，它能加快系统收敛的速度，找到问题的最优值。     

一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法在搜索过程中容易陷入局部最优解，且不适用于连续对象优化问题。文章针对这些问题．采用信息量变异、引入微粒群操作等方法进行改进，提出了一种引入微粒群操作的改进蚁群算法，并应用于求解连续对象优化问题。对几个典型复杂连续函数优化问题的测试研究表明，该改进算法不仅跳出局部最优解的能力更强．而且能较快地收敛到全局最优解，表明了算法的有效性。     

基于路径选择的自适应蚁群算法研究

本文提出样本空间经过K-均值聚类算法聚类加工处理后,算法通过动态地调整选择路径概率,优化TSP求解过程中解的分布均衡性,可以在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。这种新的算法提供了在样本空间预处理情况下,动态自适应地解决TSP问题最优解的新方法。比起普通蚁群算法,此算法对大规模数据的最优解的求解更有显著效果。     

Using Data Mining to Find Patterns in Ant Colony Algorithm Solutions to the Travelling Salesman Problem

Travelling Salesman Problem （TSP） is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. The purposes of this work is to apply data mining methodologies to explore the patterns in data generated by an Ant Colony Algorithm （ACA） performing a searching operation and to develop a rule set searcher which approximates the ACA＇s searcher. An attribute - oriented induction methodology was used to explore the relationship between an operations＇ sequence and its attributes and a set of rules has been developed. At the end of this paper,the experimental results have shown that the proposed approach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation.     

基于蚁群算法的文本聚类处理的研究

为了研究并提高文本的聚类算法的性能,根据蚁群算法在TSP问题中的应用方法,将其改进引用到文本的聚类处理的研究中。在文本的聚类处理研究中,改变蚂蚁的信息素释放机制,道路节点的聚合方式,从而最终将相似文本进行聚合。对改进的算法进行实验后的结果证明,这种新的算法可以使文本聚类的准确度提高,具有良好的聚类效果,能有效提高查询的文本召回率。蚁群算法在文本聚类中的应用是可行的。     

基于蚁群的对等网路由协议的研究

综合考虑结构化协议和非结构化协议的优点,提出了一种基于蚁群的对等网路由协议.分析对等网路由协议的研究现状,对结构化路由协议和非结构化路由协议进行了介绍.对等网路由协议进行了总体设计,给出了对等网路由协议的描述和总体结构图.提出了对等网路由协议算法的数据结构,并对等网路由协议算法进行了详细设计.利用仿真实验对等网路由协议进行了验证,实验结果表明该对等网路由协议是有效的.     

基于蚁群算法的自动化仓储系统空闲优化

根据目前自动化仓储系统提出了蚁群算法的一种改进型优化算法。通过分析自动化仓储系统的工作特性,建立与之相类似的数学模型,加入特殊的空闲优化模式,结合遗传算法对原有的蚁群算法进行优化。在长时间连续工作的自动化仓储系统中,采用优化后的蚁群算法迭代计算次数更少、计算时间更短、并且最小路径更优化,更适应于现代化仓储系统。     

基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法

蚁群算法具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和天生的并行性等优点,不足之处是需要较长的搜索时间.为了解决其搜索时间过长的问题,文中提出了一种并行实现策略,用OPENMP应用编程接口采用C++语言编程实现,能明显减少搜索所用的时间.给出了一种解决旅行商问题(TSP)的并行蚁群算法,并通过串并算法执行时间的比较,说明并行算法的优越性.     

一种基于排序蚁群算法的无线Mesh多径路由协议

无线Mesh网络因其较好的鲁棒性、可覆盖区域广、低成本、接入便利等优点,在临时布置通信网络逐渐得到了重用,在无线通信技术中扮演着越来越重要的角色。针对无线Mesh网络的特点,提出一种基于改进蚁群算法的多径路由协议Fortified Ant协议。与传统的蚁群算法路由协议相比,该协议对蚁群算法进行改进,在蚁群算法基础上加入排序算法,同时在该协议中加入多径传输,在主路由失效时马上启用备份路由,保证信息传输的时效性和可靠性。实验结果表明,与ADOV、DSR和ACO路由算法相比,该算法能迅速发现质量较优的多条路径,具有收敛快、开销少等优势。     

基于分组网络结构NOC的蚁群路由算法

单个芯片集成度的增大增加了全局同步设计的困难,于是出现了片上网络NOC的概念,其设计的核心是将计算机网络技术移植到芯片设计中来,因此需要利用某种路由算法来实现好的服务质量.通过对NOC网络通信的分析,基于蚁群算法提出了一种路由算法,利用4×4Mesh结构,通过对同一约束不同请求和不同约束同一请求等实验研究,证明其在NOC路由应用中能在较短的时间内完成指定的任务,最后预测了该算法在大规模路由应用上的发展.