求解带时间窗车辆路径问题的动态混合蚁群优化算法

为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法( DHACO)。该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解。然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解。最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数。 DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度。仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解。     

基于量子蚁群算法的带约束QoS多播路由

针对带约束服务质量多播路由在带宽、延迟等方面的需求,提出一种基于量子蚁群算法的多播路由优化方法。该方法结合量子计算和蚁群算法的特性,采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,设计一种动态调整旋转角策略对蚂蚁信息素进行更新,使蚂蚁能够快速寻找到满足约束的可行路径,并避免陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法在寻优能力和收敛速度上表现较好。     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

基于邻域搜索的改进最大最小蚁群算法

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优的问题,提出一个改进的混合最大最小蚁群算法,并应用于求解旅行商问题.上述算法设计了一种新的信息素更新模型,单个蚂蚁每走一步就进行信息素局部更新,在所有的蚂蚁搜索一周后,最优路径蚂蚁进行全局信息素更新.提出一种新的邻域搜索模型,将邻域大小设置为原来的一半,提高了计算的效率.在每个蚂蚁的一个周期循环后,使用邻域搜索算法优化最优解的路径长度.仿真结果表明,改进算法具有较高的求解精度和收敛速度.     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

并行设计任务调度的自适应蚁群算法

针对将蚁群算法应用于任务规划调度问题求解时存在的计算时间长、易出现停滞等缺陷,提出一种具有自适应功能的蚁群算法.通过设计一种路径选择机制来提高蚁群路径的多样性;以蚁群目标值作为路径信息素变化的依据,设计一个动态因子更新路径信息素;使用变异蚂蚁以一个动态比率替换策略更新蚁群.实例仿真结果表明,文中算法具有较强的全局寻优能力和较高的搜索效率,较好地解决了快速收敛与停滞现象之间的矛盾.     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

基于蚁群算法及博弈论的多Agent路径规划算法

针对多Agent路径规划问题,提出了一个两阶段的路径规划算法。首先,利用改进的蚁群算法来为每个Agent规划出一条从起始点到目标点,不与环境中静态障碍物碰撞的最优路径。在蚁群算法的改进中引入反向学习方法来对蚂蚁位置进行初始化分布,提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自适应惯性权重因子来调节信息素强度Q值,使其自适应地变化,避免陷入局部最优;对信息素挥发因子ρ进行调节,提高算法的迭代速度。其次,若多Agent之间存在动态碰撞,利用博弈论构建多Agent之间的动态避障模型,并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash均衡的选择问题,确保每个Agent能够快速学习到最优Nash均衡。仿真实验结果表明改进蚁群算法与传统蚁群算法相比在搜索精度与搜索速度上有明显的提高,与Mylvaganam的多Agent动态避障算法相比,所提算法减小了路径总长度并提高了收敛速度。     

基于改进蚁群算法作业车间调度问题仿真研究

蚁群算法是一种仿真蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行件等特点.针对基本蚁群算法易陷入局部收敛这一缺点,为提高精确高度,提出了一种改进蚁群算法,采用了新的状态转移规则,当算法陷入局部收敛时调整信息素更新策略,并根据陷入局部收敛的程度动态调整信息素挥发系数和信息素强度,使算法能快速跳出局部收敛得到全局最优解;仿真结果验证了改进蚁群算法求解作业车间调度问题的有效性.     

面向MANET云平台应用的多目标蚁群优化AODV路由协议

为增强网络中路由的稳健性,提出了一种优化的AODV路由协议,结合多目标优化和蚁群优化选择最优路由。首先,计算各节点的传输距离、进展、传输延迟、方向和生存时间5个度量;然后,以传输距离、传输延迟和方向3个度量的最小化,以及进展和生存时间两个度量的最大化为优化目标,构造蚁群算法中的移动概率函数,并结合局部最优路径更新全局信息素;此后,在AODV路由协议的基础上,选择移动概率最大的节点作为最佳下一跳节点,生成最优路由。最后,在部署的大学区实验云模型平台上进行了验证。仿真结果表明,与AODV和EN-AODV路由协议相比,新路由协议的报文送达率更高,同时端到端的平均时延和路由开销更小。     

基于Q学习量子蚁群的微纳卫星路由算法

在微纳卫星网络中,传统蚁群路由算法不能同时保证数据传输的安全性和网络业务的服务质量,且易陷入局部最优解,收敛速度较慢。为解决上述问题,提出一种实现多目标优化的Q学习量子蚁群路由算法。该算法在选择下一跳节点的转移概率时,将路径的平均信任值和路径的费用作为两个优化目标,构成最优路径的节点性能指标,保证数据传输的安全性和网络业务服务质量。在考虑路径费用函数时,将量子计算引入到状态转移概率计算中,避免陷入局部最优解,并在算法中引入Q学习的思想,将信息素映射成Q学习的Q值,强化算法在动态环境中的学习能力,以提高路由的整体性能。仿真结果表明,与蚁群优化算法和改进的蚁群多约束路由算法相比,Q学习量子蚁群路由算法明显改善包投递率、平均端到端时延和节点平均能耗等性能指标,避免了蚁群算法易陷入局部最优解,提高了收敛速度,可适用于具有高速移动节点的微纳卫星网络。     

无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法

无线多媒体传感器网络中的视频流传输,需要提供多样QoS保障.提出一种基于改进蚁群算法多路径路由算法ACMRA(ant colony based multipath routing algorithm),以寻找具有多种优先级路径的路径集,并对重要性不同的视频数据进行相应路径的选择.通过优化网络链路上人工信息素的初始分布,改进后的蚁群算法具有更快的可行路径发现速度及收敛速度.多路径机制的引入提高了网络数据吞吐量与视频传输性能,同时可均衡网络资源,延长网络生命.实验结果表明,算法ACMRA在网络性能、视频传榆性能与网络生命周期方面,较之其他路由算法具有明显优势.     

多仓储机器人协同路径规划与作业避碰

针对多仓储移动机器人协同作业问题,提出了一种基于全局规划和局部调整的路径规划方法,以获得较短、无碰、避障的可行路径.在路径规划时根据当前节点到终点的距离和局部路径与起点至终点的欧氏路径的夹角设计新启发式函数,驱使机器人沿最短路行进;根据可选节点的数量提出避障规则,提高避障能力;依据路径长度对信息素进行比较更新,以精炼搜索空间、提高收敛性能,对蚁群算法加以改进寻找各自最优路径.在作业避碰时设计避碰规则有效解决仓储机器人间作业碰撞,找到最优或近优路径组合.实验结果表明了本方法的可行性、有效性.     

情报信息自组织消息传递的设计与实现

针对在非结构化情报信息对等网中,当若干节点失效时,消息传递性能将会降低等问题,提出一种基于对等通信的自组织消息传递协议规则。引入具有自组织特性的蚁群寻径算法,算法采用动态调整局部路径上的信息素策略,根据迭代过程自适应路由选择,使对等体获得寻径局部最优解,实现自组织消息传递。算法时间复杂度的分析以及自组织性能测试的仿真实验表明,该算法有效且切实可行,能达到预期效果。     

基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI-ACA)。蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这三个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异,为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果。仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率。     

基于信息素扩散模型蚁群算法的无线传感网路由研究

为了快速适应无线传感器网络拓扑的动态变化和节点能量的有限性,本文采用信息素扩散模型,提出一种基于蚁群算法的路由协议.由实际和虚拟两种信息素共同指引路由包和数据包进行偏向性路径搜索.进一步,根据数据包传输情况,对信息素采取奖惩机制,从而为路由优化提供支持.基于TOSSIM平台的仿真表明,该协议在保证数据可靠传输的同时,有...