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针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题,对经典蚁群算法提出三方面改进。首先,在初始化信息素浓度时加入方向引导,加快初始搜索速度;其次,在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思想,避免由路径信息素衰减过程导致的最优路径信息素浓度过分减少;最后,在全局信息素更新过程中引入动态因子,使其自适应地更新较优路径信息素浓度,以提高全局搜索能力。仿真实验结果表明,该改进算法可以保证收敛速度,并提高算法搜索到最优路径的几率。 相似文献
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一种改进的蚁群算法求解最短路径问题 总被引:25,自引:3,他引:25
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,改进方法是合理的、有效的。 相似文献
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基于改进蚁群算法的最短路径问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
最短路径问题是智能交通:交通网络分析中的一个重要问题。文章分析了基本蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时所出现的问题,并针对这些问题,在方向引导及信息素更新等方面对算法进行了改进。实验证明,改进后的方法较基本蚁群算法能准确快速地找到交通路网中两点间的最短路径,是切实可行的。 相似文献
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一种改进蚁群算法求解最短路径的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是一种新型的启发式模拟进化算法,为求解各种复杂的组合问题提供了一种新的思路.虽然蚂蚁个体没有智能,但群体蚂蚁可以通过信息素(pheromone)进行互相交流进而协调工作.自从Marco Dorigo根据蚂蚁觅食的过程,首次提出了蚁群算法并且应用于求解最短路径问题以来,针对蚁群算法的研究一直都没有停止.通过对信息素更新策略、局部搜索算法、随机选择概率三个方面的改进,提高算法的全局最优搜索能力和收敛性.实验结果表明,改进算法有较好的性能. 相似文献
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基于蚁群算法的最短路径问题的研究和应用 总被引:6,自引:4,他引:6
求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中一个重要的功能,为了更为准确快速的找到最优解,本文尝试采用带有方向引导信息的蚁群算法来实现此功能。实验结果表明,该方法能较为准确的找到交通路网中两点间最短路径的最优解,搜索效率高、搜索最优解的能力强,对于智能交通系统中最短路径搜索的功能实现问题有一定的参考价值和实际意义。 相似文献
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TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。 相似文献
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基于改进人工蚁群算法的LBS最短路径研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对LBS动态目标查找的研究,是为用户提供最短路径.通过对基础人工势场法进行改进,提出一种改进式人工势场法,构造出虚拟的引力场和斥力场,生成用户避障和移动的综合信息,同时将与蚁群算法相结合,从而寻找用户至目标的最短路线.改进算法有效的将改进式人工势场法和蚁群算法紧密结合在一起,通过对比,提高了普通蚁群算法的收敛速度.仿真证明所提算法在LBS最短路径应用中的有效性,同时该算法与传统蚁群算法相对比,证明算法有效的提高了搜索效率. 相似文献
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一种求解TSP问题的改进蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法.通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量.TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性. 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。 相似文献
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一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题 总被引:2,自引:1,他引:2
文章提出了一种改进的蚁群算法,其核心是限制单步路径上的蚂蚁数目,当该路径上的信息素达到一定浓度时,人为的迫使蚂蚁改换路径,从而更好的全局寻优,避免算法陷入局部极优,并使用2-Opt方法对路径进行优化。对旅行商问题(TSP)的实验结果表明:新算法的优化结果和效率都优于基本蚁群算法。 相似文献
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针对蚁群算法存在易陷入局部寻优、收敛缓慢等缺陷,提出一种基于邻接矩阵的两层搜索决策来选择转移路径的方法对蚁群算法进行改进,求解TSP问题。通过实验及分析,验证了该算法具有较好性能。 相似文献
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基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
如何高效的向用户提供最优路径是蚁群算法大规模应用于导航系统的关键问题,针对现有最优路径问题研究中蚁群算法收敛速度慢及容易发生停滞的缺点,利用A*算法的启发式信息改进蚁群算法的路径选择策略,加快算法收敛速度.同时引入遗传算法的双种群策略和蚁群系统信息素更新策略,增加全局搜索能力,避免算法出现停滞现象.仿真实验结果表明,该改进算法具有较好的稳定性和全局优化性,且收敛速度较快. 相似文献