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动态蚁群算法求解TSP问题 总被引:17,自引:1,他引:17
蚂蚁群体能完成单个蚂蚁所无法完成的工作。它们通过称为信息素的物质交流信息而协同工作。蚂蚁在觅食活动中,在食物与巢穴之间的路径上留下信息素,较短路径信息素相对较浓,而蚂蚁倾向于沿信息素较浓的路径往返于巢穴与食物之间。经过一段时间后,就可发现从巢穴到食物的较短的路径。基于此原理,MarcoDorigo提出了蚁群算法,并首先用于求解TSP问题。该文从更多方面模仿真实自然界中蚂蚁的行为,更为合理地制定信息素动态挥发规则,提出动态蚁群算法并用于解决TSP问题,实验表明了该算法有较好的性能。 相似文献
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动态自适应蚁群算法求解TSP问题 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出一种动态自适应蚁群算法,通过引入信息素的自适应调整策略,限制信息素范围以及动态增加信息素的局部更新方式,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力.该算法的性能在中国旅行商问题(China Traveling Salesman Problem,CTSP)和EilSO问题上得到验证. 相似文献
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提出了一种新的用于求解TSP问题的智能蚁群优化算法。新算法从TSP问题本身出发,提取出了该问题的一种本质特征,并赋予蚁群算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力,以提高精英蚂蚁的搜索质量,进而使得新算法整体的求解能力得以提高。文章中不仅阐述了新算法的原理,而且进行了仿真实验,实验结果表明新算法在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。 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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应用蚁群算法求解旅行商问题时发现,算法易陷入局部最优解而停滞,并导致其探索新解能力的降低。提出了一种基于优质边的求解方法,根据算法运行过程中的相关信息选取优质边,在停滞时调整优质边上的信息素;使用改进的选路规则将蚂蚁的路径选择尽可能限制在优质边中,从而改进蚂蚁构造解的质量以增强算法的探索能力。实验结果表明,改进的策略是合理有效的。 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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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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蚂蚁算法与免疫算法结合求解TSP问题 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统蚂蚁算法存在的加速收敛与早熟、停滞现象之间的矛盾,通过接种疫苗和免疫选择两个步骤完成免疫过程,并与蚂蚁算法相结合,设计出新颖的免疫蚂蚁算法,并将其应用于求解复杂的TSP问题.数值模拟表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法容易出现停滞现象的缺陷,具有更好的全局搜索能力和稳定性. 相似文献
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ZHU Jie 《数字社区&智能家居》2008,(22)
介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法—蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。 相似文献
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蚁群优化算法求解TSP问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统(ACS)的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。 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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针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法(Adaptive Update-Ant Colony System,AU-ACS),有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。 相似文献
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基于一种已有的用于连续空间问题的蚁群算法,将其修改为可以应用于TSP问题的算法,并付诸于试验当中。 相似文献