基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法对物流配送路径问题进行求解。实验结果表明,加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。     

基于参数动态变化和变异的蚁群算法

针对蚁群算法存在求解速度慢、容易出现早熟和停滞现象,提出一种基于参数动态变化和变异的自适应蚁群算法(PDMACS)。将参数分为全局参数和局部参数,对参数的功能进行讨论,设计局部参数q0随蚂蚁求解质量动态变化和全局参数?随平均节点分支数自适应调整的方法提高算法全局搜索能力,并采用一种简单高效的变异算法加快收敛速度。用TSPLIB中的范例进行比较实验,结果表明,与传统算法相比,该算法的求解质量、稳定性以及收敛速度都有所提高。     

蚁群聚类组合方法参数M的研究

蚁群算法中参数在不同取值情况下,常常会对算法的性能和求解效率产生重大影响。该文在基于蚁群聚类组合方法的研究基础上,重点研究了蚁群聚类组合方法KMAOC算法中蚁群算法参数蚂蚁数m对KMAOC算法性能的影响,对KMAOC算法中的参数蚂蚁数m分别取值进行实验,通过几组实验验证提供了KMAOC算法中参数蚂蚁数m配置的较好建议。     

PASCP在大规模TSP中的应用

蚂蚁系统是由M．Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力，但同时也存在收敛速度慢等缺点。该文提出了一种带聚类处理的并行蚂蚁系统，该算法首先将大规模TSP问题通过聚类处理分解成一些小规模，ISP问题，然后对每一个小规模TSP问题分别使用蚂蚁系统并行求解，最后将所有小规模TSP问题的解合并成TSP问题的解。对带聚类特征的大规模TSP问题的仿真实验表明该算法极大地提高了蚂蚁系统的收敛速度。     

双态免疫优势蚁群算法及其在TSP中的应用研究

通过分析标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,该文提出一种高效收敛的算法-双态免疫优势蚁群算法.该算法将蚂蚁分成两种状态,扩大了解的搜索空间,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,将禁忌表中的抗体通过克隆扩增、高频变异等免疫算子操作得到精英蚂蚁,再对抗体记忆库引入局部最优免疫策略.针对TSP实验结果表明:该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度及求解精度均得到了提高.     

基于蚁群算法求路径规划问题的新方法及仿真

该文提出了一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法及其仿真,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解,并行性使得该算法易于实现并行计算。虽然蚁群算法在时间复杂度上可能不如传统的算法,但是理论研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的模拟进化算法。最后,利用Java语言对蚁群算法和改进的Dijkstra算法进行了仿真,并进行了比较。     

蚁群算法在K-TSP问题中的应用

针对K-TSP(K—person Traveling Salesman Problem)问题，该文提出了一种利用蚁群算法求解该问题的新思路。该算法采用k只蚂蚁共同构造问题的一个解，并通过多组(每组k只)蚂蚁相互协作最终达到搜索最优解的目的。实验结果显示，该算法行之有效，是一种求解K-TSP问题的有效算法。     

多目标函数优化的元胞蚂蚁算法

提出一种求解多目标函数优化的元胞蚂蚁算法．该方法将元胞自动机演化规则引入蚂蚁算法，给出了在连续空间多目标函数优化的算法描述，定义了与蚂蚁信息素释放有关的元胞演化规则及蚂蚁邻域的转移概率，并实现了算法的具体步骤．在Matlab环境下，采用该算法对一些典型的测试函数进行求解和验证．实验结果表明，该方法具有向真实的Pareto前沿逼近的效果，是一种求解多目标优化的有效方法．     

传感网络中一种基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法

提出了一种传感网络中基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法．该算法的基本思想是通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达Sink节点的最优路径，并利用蚂蚁算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的．算法不需要网络节点雏护全局信息，且数据汇集降低了网络路由开销，因此是一种节约能量的分布式路由算法．理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性和可伸缩性．     

基于蚁群系统的多选择背包问题优化算法

提出了一种用蚁群系统求解多选择背包问题的优化算法。该方法利用蚂蚁算法所具有的正反馈特性，再结合变异参数，使算法既有较快的求解速度又有较高的求解精度。实验结果表明，采用此算法能快速有效地解决背包问题。     

基于启发式变异的蚁群算法

提出一种基于启发式变异的蚁群算法,结合传统蚁群算法和遗传变异算法的优点,利用蚁群算法找到一条全局近优解,采用启发式变异进行路径优化,并将优化信息以信息素的方式传递给下一代,从而快速得到全局最优解。以旅行商问题为例进行仿真实验,结果表明该算法比其他同类算法具有更好的性能。     

基于图像处理的变电站中隔离开关的状态研究

随着图像处理技术的不断发展,本文利用图像处理技术分析变电站中隔离开关的状态。蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)使用的广泛性,很多学者将其应用到图像处理中。本文将蚁群算法应用于变电站设备区域图像分割中,从某个或某些像素点出发,提取出变电站的隔离开关信息,然后对其进一步的图像处理,分析隔离开关的状态。但是,蚁群算法在运算过程中,易出现过早收敛于局部最优解及运算时间过长的缺点。为了使蚁群算法收敛于全局最优解及加快收敛速度,本文针对传统的蚁群算法模型对其信息浓度更新规则改进及参数的改进。通过仿真对比分析改进后的蚁群算法对于图像分割效果更好。     

结合B样条优化的UAV多区域路径规划融合算法

为解决无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在多个目标区域之间快速找到最佳遍历路径的类旅行商问题(TSP,Travelling Salesman Problem),设计一种基于蚁群算法、A*算法以及三次B样条优化的融合规划算法;尽管蚁群算法相对其他优化算法在解决TSP问题上有较为良好的表现,但其规划路径处理时间长、生成路径转折多、路径质量和安全性较差;算法首先改进传统A*算法的节点扩展方式,快速生成两两目标区之间的局部路径,然后将蚁群算法和改进A*算法融合使用进行全局路径规划,最后结合改进三次B样条对路径进行平滑处理;基于栅格地图的仿真结果证明了该算法相比传统算法具有更好的高效性和稳定性。     

基于自适应蚁群算法的粗糙集属性约简

定义粗糙集理论的近似精度,引入信息索交流机制和交流概率,通过自适应调节每组蚂蚁间的信息素浓度改进传统蚁群算法,并将其应用于粗糙集属性约简算法中.实验结果表明,相比其他属性约简算法,该算法提高了获得最小属性约简的可能性,具有较好的收敛速度且不易陷入局部最优解.     

基于信息素递减的蚁群算法的WTA问题求解

武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是一个典型的优化问题,需将武器根据迎击目标进行合理分配,使我方损失最小.结合WTA问题的特点,采用求解复杂优化问题的蚁群算法求解该问题.针对WTA问题求解规模大,精度高,实时性强的需求,在基本蚁群算法的基础上,采用基于信息素递减的改进蚁群算法.给出了求解WTA问题改进算法的详细步骤,通过仿真试验验证了算法的有效性.同时,对于大规模WTA问题,改进蚁群算法与基本蚁群算法进行了比较,结果表明改进算法求解精度更高,收敛速度更快,能适应现代军事应用的要求.     

混合遗传算法和蚁群算法在HP模型中的应用

遗传算法和蚁群算法在HP模型中已经有了大量的研究及成果,蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。提出了一种先用遗传算法生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法。将该算法用于二维HP模型中,计算结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上都比单一的遗传算法和蚁群算法有所提高。     

基于蚁群-遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体，利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

改进的种群分类蚁群算法及其应用

提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应用到聚类分析算法中,设计了算法的模型以及算法步骤,并通过仿真实验证明了本算法的可行性和有效性。     

遗传蚁群融合算法求解航迹规划问题对比研究

蚁群算法和遗传算法的融合是目前的研究热点之一,因此研究不同的遗传蚁群融合算法对算法的选择及其改进具有积极的意义.研究了遗传算法的编码方式、交叉方式及变异操作和蚁群算法的原理,且着重研究了遗传蚁群混合算法、蚁群遗传混合算法、同遗传算法整合的蚁群算法等三种融合算法,并应用这三种算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对所得的最优解从精度和快速性对其进行了分析和比较,可以得出遗传蚁群算法快速性最好但精度稍差,同遗传算法整合的蚁群算法精度最好但比较费时,蚁群遗传算法的精度和快速性介于前两种算法之间.