多目标觅食-返巢机制连续域蚁群算法

受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和食物信息素,并根据不同信息素设立了不同的释放和寻优机制。通过BNH和TNK问题验证,MO-FHACO算法在Pareto最优前端连续的情况下具有极佳的多目标优化能力;在Pa-reto最优前端不连续的情况下,也能得到较多且散布性较好的Pareto最优解。因此,MO-FHACO算法是一种有效的函数多目标优化算法。     

基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法

连续域蚁群优化算法（ACOR）在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法（ICACO）。ICACO算法在对解的更新过程中选取一部分较优解利用信息交流策略进行处理得到候选解,并采用贪婪方式接受能够改善解的质量的候选解。通过标准测试函数对所提算法进行测试,实验结果表明ICACO算法能够有效地提高ACOR算法寻优结果的精度并加快收敛速度。该算法与相关改进的连续域蚁群算法及其他智能优化算法相比全局搜索能力更高,效果更好。     

一种定向式挖掘的连续域蚁群算法

针对蚁群算法在求解连续域优化问题时存在复杂度较大、迭代次数较长等问题,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。改进的蚁群算法通过对解空间定向式挖掘来实现全局快速搜索。给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与其他连续域蚁群算法以及其他智能优化方法进行仿真对比实验。详细的测试结果表明,改进后算法具有优良的全局优化性能,收敛速度也有很好的提升。     

基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法

针对连续域混合蚁群算法（HACO）易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法（QAHACO）。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范围,提高了算法的全局搜索能力,并且自适应地调整信息素挥发速率,更好地平衡收敛速度和收敛精度,其次采用了一种信息分享机制,将当前解与其他所有解的平均距离和当前解与至今最优解的距离相结合,进一步加快收敛速度。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,和连续域蚁群及其改进算法相比,QAHACO算法的寻优能力明显提高,寻优速度有一定的优势。     

基于模拟退火算法的多道逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中易出现停滞现象、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于模拟退火策略的多道逆向蚁群算法。通过向原始蚁群中引入逆向蚂蚁,并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目,来提高算法全局寻优能力。在算法执行过程中一组蚂蚁分成几群并行运算,通过交换策略,有效地利用了当前最优解,提高了算法收敛速度。将该算法应用于旅行商问题的求解,仿真实验结果表明该算法的全局寻优能力和收敛速度都得到了很大改善。     

基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法

连续域蚁群优化算法是蚁群优化算法的一个重要研究方向,针对连续域蚁群优化算法(ACOR)计算时间较长、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于人工蜂群的连续域蚁群优化算法(ABCACOR)。首先,引入一种替代机制来选择指导解,以替换原来的基于排序的选择方式,目的是节约计算时间和尽可能地保持搜索的多样性;其次,结合人工蜂群算法的搜索策略来提高算法的全局搜索能力,进一步减少计算时间和提高求解精度。通过对大量的测试函数进行仿真实验,结果表明,ABC-ACOR算法较现有的一些连续域蚁群算法具有更好的寻优能力。     

基于觅食-返巢机制连续域蚁群算法

蚁群算法求解函数问题,人工蚂蚁的搜索范围和信息素浓度更新速度直接影响到是否能够获得全域最优解。为了获得更加稳定且准确的全域最优解,受自然蚂蚁觅食后返巢行为的启发,提出了具有觅食-返巢机制的蚁群算法。该算法主要通过增大人工蚂蚁的搜索范围以及加快信息素浓度的更新速度进行改进。通过函数测试,结果表明：觅食-返巢连续域蚁群算法相比于以往的遗传算法和连续域蚁群算法,能够得到更好的计算结果和运行时间。因此觅食-返巢机制使得蚁群算法求解全域最优解的能力获得了提高。     

多目标优化问题的蚁群算法研究

将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间,针对多目标优化问题的特点,提出一种用于求解带有约束条件的多目标函数优化问题的蚁群算法.该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,用以加速算法收敛和维持群体的多样性.通过3组基准函数来测试算法性能,并与NSGAII算法进行了仿真比较.实验表明该方法搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近的效果好,获得的解的散布范围广,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

基于自适应阈值蚁群算法的路径规划算法

为了克服传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提高环境适应能力和收敛速度,提出了一种基于自适应阈值的蚁群算法．在优化过程早期,通过阈值对蚂蚁寻优过程进行干预避免其陷入局部最优解．随着迭代次数的增加,阈值对蚂蚁寻优过程的影响不断减小,直至完全由信息素和启发信息来指导蚂蚁寻优．仿真实验验证了优化算法的可行性和有效性．与现有蚁群算法进行比较,实验结果表明：在不同的环境下,文中提出的算法都能快速的规划出一条较优的路径,并且收敛速度和环境适应能力令人满意．     

基于蚁群与鱼群的混合优化算法

基于鱼群算法和蚁群算法提出一种混合优化算法用于求解组合优化问题。将鱼群算法中拥挤度的概念引入到蚁群算法中,在优化过程的初期,设置较强的拥挤度限制,保证大部分蚂蚁不受信息素浓度的影响而进行随机寻优。随着寻优迭代次数的增加,拥挤度的限制逐渐减弱,最后蚁群完全由信息素和启发信息来指导寻优。在寻优初期该算法具有较强的遍历寻优能力,能够较快发现全局最优解的存在,而寻优后期,算法利用信息素正反馈的作用保持了较快的收敛速度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

蚁群法研究进展及应用于化学化工

蚁群法是新型的群智能优化法,具有鲁棒性、分布并行机制和易融入启发式信息等特点。尤其通过释放信息素,蚂蚁间相互交流协作,实现正反馈机制,加速全局搜优,提高效率。蚁群法最初只用于离散问题。本文评述蚁群法的起源、改进和发展;重点介绍并分析了连续型蚁群法的几种处理方案和各自特点;全面总结蚁群法已应用在化学化工领域,以及对动态、带约束和多目标问题的处理方式和机制,效果良好,优于其他算法的情况。最后展望蚁群法今后的发展前景和研究方向。     

基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传.蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传.蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决...     

基于蚁群优化算法的BP神经网络的RPROP混合算法仿真的研究

本文对蚁群优化算法的BP神经网络中的RPROP混合算法进行了研究,提出了利用蚁群优化算法,结合RPROP混合算法解决无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题,通过建立系统构架及信息服务点,证明该算法能够延长BP神经网络的生命周期,加快BP神经网络的收缩速度,能够将网络中信息服务点的重复数据进行有效的合并处理,并及时过滤掉非正常信息服务点的数据,减少数据服务点的能量消耗,期训练过程中迭代次数改善明显,解决BP神经网络的学习、训练时间冗余等问题,同时具有较强的计算、寻优等能力,提高了网络分类正确率和运行的效率,是一种较为实用的算法,完全能够满足日益增长的无线互联网终端的运行需要。     

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点;与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明:提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

基于信息熵的异类多种群蚁群算法

提出了一种基于信息熵的异类多种群蚁群算法。算法使用多个异类种群的蚂蚁子群体同时进行优化计算,引入信息熵来表示蚂蚁种群的进化程度,根据蚂蚁子群体间的信息熵来决定子群体间的信息交流策略,包括选择信息交流的对象和调节信息交流的周期以及信息更新策略,以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡。基于旅行商问题的实验证明,该算法具有很好的全局搜索能力、收敛速度以及解的多样性。     

求解连续空间优化问题的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限件和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量了比特,完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性;最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.该算法将量子比特的两个概率幅部看作蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数日相同时,可使搜索空间加倍.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的众包配送路径研究

针对现有O2O外卖众包配送的经验依赖性和随机性问题，建立以距离成本和时间惩罚成本之和最小化为目标的带有单侧软时间窗的需求可延迟的开放式车辆路径优化模型，并借助高德地图API接口获得各实际节点的经纬度信息和各节点间距离。改进蚁群算法在状态转移规则中添加下一步移动的潜在客户数量影响因子，同时将确定性搜索与随机性搜索结合，缩小蚂蚁搜索范围。仿真实验结果表明，相较于标准蚁群算法和标准粒子群算法，改进蚁群算法在求解质量和效率上均具有明显的优势。     

改进蚁群自适应多级栅格路径优化策略

栅格中节点调度路径规划问题是信息栅格中亟需解决的问题。通过改进基本蚁群算法,提出多级路径优化的路径规划策略。该策略既克服基本蚁群算法在信息栅格中路径优化容易陷入单路径死锁的弱点,又加强蚁群算法搜索的正反馈、高效收敛的优势,避免算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能,使得信息栅格节点调度能依据任务量和路径性能进行有效分配。