基于改进蚁群算法的车辆路径优化模型

在分析基本蚁群算法的基础上,针对交通路径的特点,提出了适合于求解路径规划的改进型算法。在原有算法的基础上引入了启发式因子,提高了算法初期的收敛效率,减少了计算。详细分析了参数α,β对蚁群算法速度与结果准确性的影响,提出了参数自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。改善了解的质量。根据仿真结果,将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行了比较,结果表明改进后的算法各方面均优于基本蚁群算法,验证了改进型算法可行性和高效性。     

基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块设计与实现

网络中节点的能量是有限的,网络拓扑结构具有波动性,导致传统网络路由算法不能有效适应这些变化,自组织性较差,无法及时获取最优路径,大大降低网络性能。因此,设计基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块。其以FPGA为控制核心实现硬件设计,具体包括控制模块、存储器模块、寻求后续节点集模块、采集后续节点模块、状态调整模块、信息素调整模块和最优路径判断模块。模块实现部分给出了蚁群算法的核心代码。实验结果表明,所设计的最优路径判断模块具有较高的收敛速率,获取的路径更短,能够延长网络的运行周期。     

蚁群算法在数据库查询中的应用

提出了一种基于蚁群算法在数据库查询应用中的新方法及其仿真,蚁群算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。与传统的算法相比,该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好查询路径,并行性使得该算法易于实现并行查询计算,从而提高了查询的速度。最后,利用Excel对蚁群查询算法和传统查询算法进行了仿真并进行了比较。     

改进的蚁群算法及其在TSP问题中的应用

针对蚁群算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法通过禁忌当前取得的最优路径,有选择地更新信息素,而后重新搜索,有效提高了基本蚁群算法的寻优能力。文中将改进后的蚁群算法应用于TSP问题,通过对典型的Eil51.tsp进行测试,证明了改进后算法的可行性有和效性。     

基于蚁群算法的智能机器人路径规划

从本质来看,蚁群算法是一种专门用以解决复杂优化问题的科学方法,在很多领域都涉及到蚁群算法。在蚁群算法的支撑下,打开了智能机器人项目研究领域的一扇大门,令智能机器人在设计好的路径指令下能够完成简单的行进任务。文章就针对蚁群算法影响下的智能机器人路径规划的相关内容做以阐述,以期为职能机器人项目的研究提供有益的借鉴。     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法

 本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

文中首先对传统的蚁群算法进行了简要介绍,并分析了其局限性;其次详细对比了车辆路径优化与TSP的区别,对于蚁群算法从启发式因子和改进参数两个方面对蚁群算法进行了优化;最后结合某三级城市京东仓库和配送点之间的路径优化进行了实例分析,分析结果表明,基于文中优化后的蚁群算法总里程由原来的465. 6km,缩减为改进后的301. 6km,减少164km,优化效果十分明显。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化方法研究

针对港口物流配送的路径优化问题,文中提出了基于改进蚁群算法的最优路径规划方法。该方法考虑了现实环境中的配送约束条件,并以总的规划路径长度最小化为目标建立系统模型。其在标准蚁群算法的基础上,通过改进蚂蚁对下个目标节点的选择方式,并对非最优解加以重复利用来充分探索可能的配送路径。同时减小解空间中最优解与非最优解间的信息素浓度差,进而提高算法跳出局部最优的概率。通过将随机产生的多个目标节点作为仿真环境,对所提算法与现有算法进行对比。测试结果表明,所提算法不仅可有效规划物流配送路径,且其规划出的路径总长度更短,寻求全局最优解的能力也更强。     

基于改进蚁群算法的智能机器人路径规划

从以往的研究资料中可以了解到,智能机器人路径规划是机器人研究领域中的一项重要分支,同时也是智能机器人用以执行各种指令的基础条件。在研究智能机器人的路径规划过程中,遇到了诸如易陷入局部最优等问题,进而提出应用改进蚁群算法来改善这一状况,并且取得了良好的实效。本文就针对改进蚁群算法支撑下的智能机器人路径规划的相关研究内容做以论述,以期为推进机器人研究提供有益的理论素材。     

基于蚁群优化算法的出租车调度方法研究

城市交通工具的合理调度能够有效缓解日益严峻的交通压力,出租车作为公共出行的交通工具满足了大量的出行需求。蚁群算法(ACO)作为仿生算法的代表,根据蚂蚁个体产生的信息素,通过不同策略和信息素更新等操作,逐步接近最优解,适合解决城市交通资源路径规划问题。文章给出一种改进的蚁群算法进行出租车调度,在不同时间段内,对非热点区域向热点区域以及热点区域向非热点区域转移进行研究,根据信息素差异化特征,首先建立了时间区域优化算法和区域调度模型,通过对数据样本的训练得到不同情况下的转移概率和行驶里程,从而确定最优的抑制因子和调节参数,提高出租车转移概率并减少空载行驶距离,实现对出租车资源的合理分配。     

蚁群优化算法的收敛性分析与研究

蚁群算法本身存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺陷,针对该缺陷提出一些改进的蚁群优化算法。主要讨论蚁群优化算法的收敛性理论及应用,得出蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的性能好于蚂蚁系统,而且最大最小蚂蚁系统的性能最好,蚁群系统和最大最小蚂蚁系统是值收敛的,一种特殊的ACOgs,ρ(θ)算法是解收敛的。     

蚁群算法在无人驾驶园区参观路线的应用

针对无人车在中国汽车技术研究中心院区内参观线路的规划问题,提出一种基于蚁群算法参观路线规划的方法。首先利用栅格搭建环境地图,然后通过蚁群算法设置始末位置、构造解空间、更新信息素、增加迭代次数、判断路径长度,最后输出最短路线。文中根据参观要求做出三种不同路径规划方案以验证算法的可行性。     

一种基于蚁群优化的分簇路由算法

在无线传感器网络路由协议的研究中,能量高效是其首要设计目标.传统LEACH协议产生簇头数目比较随机,并且簇头直接与基站通信导致能量消耗过快.在分析传统和改进LEACH路由协议的基础上,提出了一种簇头数目固定的簇头选择机制,解决了簇头分布不均匀的问题.并且将蚁群优化算法应用到无线传感器网络的路径选择中,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在簇头与基站之间形成一条最优路径进行通信.在Matlab平台下对新提出的算法进行仿真测试实验,实验结果表明,相对于LEACH路由协议,该算法降低了平均能量消耗,延长了网络的生命周期.     

求解约束满足问题的改进蚁群优化算法

为了克服传统的回溯算法在求解大型的约束满足问题时效率低,难以在合理的时间内求解这一问题。提出了基于启发式搜索的不完备性算法。结合不同算法特性,主要在蚁群优化元启发式约束求解算法的基础上提出了改进：一是在搜索之前用弧相容检查进行预处理以压缩搜索空间,二是提出了一种新的蚁群算法参数设置方案,提高算法的适应性。最后将改进后的算法应用于求解随机问题和组合优化问题。实验结果表明,改进后的算法求解效率得到大幅度提高。     

改进蚁群优化算法的图像边缘检测

为了解决图像边缘检测中的噪声问题,并提升检测效率与检测效果,提出改进蚁群优化算法的图像边缘检测方法。所提方法改进了传统蚁群优化算法直接在像素域进行迭代的边缘检测过程,其将蚂蚁分为探测蚁和寻路蚁,寻路蚁采用数据结构控制思想在原图像上随机选择迭代路线,根据蚂蚁移动角度设置像素点结构搜索路线,在所经过的每个像素点上进行附近像素点结构搜索,快速获取整体图像边缘检测信息,再利用探测蚁将寻路蚁给出的结果进行蚂蚁外激素检测,完成对检测效率与检测效果的改进。实验结果证明,相比传统蚁群优化算法,改进蚁群优化算法在图像边缘检测的效率与效果上均有很大提高。     

基于混沌搜索的蚁群优化算法

文中算法将蚁群算法与混沌搜索相结合,蚁群算法陷入局部最优时,利用混沌搜索对局部最优解进行二次寻优;对二次寻优结果再重复利用蚁群算法,扩大了搜索范围,避免了算法易陷入局部最优的特点。最后通过三个TSP问题进行实验对比,结果表明基于混沌搜索的蚁群算法充分利用了混沌搜索的随机性和蚁群算法的并行性,在收敛性和优化性方面得到了提高。     

基于蚁群算法的分类规则问题

在分类规则学习的领域中,许多问题都可以看作是优化问题,它们既可以用经典的分类规则算法进行求解,也可以用蚁群算法中的蚂蚁矿工算法来解决.利用蚁群算法中的自适应,并行分布式处理等特性可在整个分类规则学习中寻找到最优解,通过对一个分类规则问题实例的计算,表明该方法也是解决此类问题的一种有效途径.     

蚁群优化算法在图书配送路径规划中的应用研究

针对图书物流配送中的多目标优化问题,提出一种基于蚁群优化算法的图书配送路径规划模型,使配送成本最小化。首先对图书物流配送路径规划模型进行分析,并选择作业成本法对成本目标进行优化;然后采用单亲遗传混合蚁群算法对建立的模型进行求解,解决全局优化问题和求解效率问题。以某图书配送中心为例进行优化仿真测试,验证了模型的有效性。相比传统的人工方案,采用的图书物流配送路径规划模型及单亲遗传混合蚁群算法的配送方案有效降低了物流配送作业的成本。     

基于蚁群优化算法的物流配送路径研究

针对区间重构方法进行物流配送路径寻优收敛性不好的问题,提出一种基于蚁群优化算法的物流配送路径优化选择方法。采用重极标差法进行物流配送路径的邻域网格分割,进行路径的动态实时统计特性分析,设计物流配送路径选择流程。采用蚁群优化算法进行物流配送路径的自适应寻优,实现路径优化选择规划。仿真结果表明,采用该算法进行物流配送路径规划,缩短了配送行程距离,节省了物流时间。