蚁群算法的优化及在TSP问题上的应用

蚁群算法是一种模仿真实蚂蚁群集体行为的全局启发式随机搜索算法．目前蚁群算法存在易陷入局部最优、搜索时间长等问题。提出一种改进的蚁群算法,加入扰动策略、挥发因子动态调整策略以避免算法陷入局部最优值．采用奖励策略提高搜索效率。通过在旅行商问题上验证得知,改进后的算法可以获得已知最优值,与最大最小蚁群算法相比,解的平均值、出现最优值的概率都有提高。     

求解TSP问题的一种改进蚁群优化算法

针对基本蚁群算法求解TSP问题时容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。算法的基本思想是,将信息素分为局部和全局二种不同的信息素,在搜索过程中。对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解。以TSPLIB的数据进行实验的结果表明．在中大型问题上有着更好的发现最优解的能力。     

蚁群算法改进探讨及其在TSP中的应用研究

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，能够有效的解决组合优化问题。本文在介绍了蚁群算法的基本原理和解决旅行商（TSP）问题的模型的基础上。对蚁群算法做了相应的改进：通过应用新的选择策略和引入扰动以避免陷入局部优化，使得算法可以在减少计算量的同时。取得更好的搜索结果。     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

求解TSP问题的蚁群优化算法研究进展

从有效解决TSP问题的角度出发,系统地介绍了蚁群算法的基本原理和算法流程,简述了部分具有代表性的蚁群算法改进模型,提出了一种将蚁群系统纳入文化算法框架所形成的文化蚁群系统模型及其主要创新点,分析和设计了种群进化和文化进化协同进化机制,从而展示出文化进化在智能计算中对种群进化的指导作用及其加速种群进化的重要意义,并对该模型在今后的研究方向作了展望.     

双信息素蚁群算法及其在TSP中的应用研究

提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性.一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性.在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型,仿真结果表明,独立的全局信息素使蚁群很快集中于各个次优解区域搜索,局部更新策略又使蚁群跳出局部级值寻找最优,仿真结果证明算法的改进十分有效.     

蚁群算法的改进及在TSP问题上的仿真验证

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,针对基本蚁群算法求解速度缓慢、容易陷入局部最优等特点,采用分区搜索的思想,提出了一种改进的蚁群算法。它将搜索区域分成几个较小的区域进行局部搜索,得到了局部较优解,以此产生蚁群算法在全局搜索时的初始信息素分布,并结合局部与全局信息素调整等策略,大大地加速了算法的收敛速度。在TSP旅行商问题上的仿真验证表明它是可行性和有效性的。     

自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用

围绕蚁群优化算法的理论及应用,针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题,运用了一种基于自适应的蚂蚁算法,并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率,将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明,改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径,相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。     

改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚂蚁算法是一种元启发式优化算法,研究表明其具有较强的发现较好解的能力,但是也存在一些不足。根据蚂蚁算法的信息素更新的特性,提出了一种信息素更新的新方法,并把其应用于求解TSP问题,仿真结果表明,该方法具有很好的性能。     

蚁群算法在TSP问题中的应用及其优化研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题（旅行商问题）是组合优化问题中最经典的NP问题之一，蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

改进蚁群算法及其仿真研究

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种改进的蚁群算法。该算法基于动态权重的选择策略以强化其全局搜索能力。改进的更新策略以信息素为主,扩大搜索范围,提高蚁群算法的求解性能。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中具有优良的求解性能。     

增强型的蚁群优化算法

旅行商问题是一个NP-Hard组合优化问题。根据蚁群优化算法和旅行商问题的特点,论文提出了对蚁群中具有优质解的蚂蚁个体所走路径上的信息素强度进行增强的方法,并同其他的优化算法进行了比较,仿真结果表明,对具有全局和局部最优解的个体所走路径上的信息素强度进行增强的蚁群优化算法比标准的蚁群优化算法和其他优化算法在执行效率和稳定性上要高。     

蚁群算法的研究现状及其展望

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，研究表明该睡具有并行性，鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理，介绍了该算法在理论和实际问题中的应用，并对其前景进行了展望。     

应用蚁群算法求解TSP

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、模型以及实现过程,并介绍了蚁群算法在旅行商问题(TSP)中的应用思路。     

在网格资源发现中使用蚁群算法的应用研究

网格中包含多种多样、分布领域广、系统结构差异大、变化频繁等特点的资源．这给网格环境下的资源发现机制带来更大的难度和更多的挑战。阐述网格资源发现在网格资源管理中的重要性,分析网格资源发现中应用蚁群算法的优势,在此基础上,对网格资源发现中应用蚁群算法的方案进行综合的设计与分析．讨论在网格资源发现机制中蚁群算法的实际应用。     

最大团问题的改进蚁群算法求解

为了更好的解决最大团问题,提出一种改进的蚁群算法。通过提取图的顶点信息,将图用信息素模型来表示;根据最大团问题的约束条件利用蚁群构造极大团,并进行实时的全局信息素更新和局部信息素更新,直到找到最大团。实验结果表明,算法能较好的实现最大团问题,算法性能高于通用的蚁群算法。     

改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用

研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的.