分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题*

随着旅行商问题(TSP)规模的增大,传统蚁群算法的运行时间会增大,算法的解精度也会降低,并且算法很容易陷入局部最优的情况。提出的分层递进算法的思想源于分工合作的产品线组装流程,首先利用改进的密度峰聚类算法确定拐点,从而选举出聚类中心,根据聚类中心确定包含的数据点;其次将初始的TSP问题分割成较小的簇,这些簇称为二类TSP问题;再经自适应信息素更新策略的蚁群算法运算,找出每个簇的最优解,进一步将簇与簇之间相近的节点构成的边断开;然后两簇之间断开的节点重组成全局最优解;最终通过局部优化策略对重组的优化解进一步优化,从而在保证算法解质量的前提下有效地缩短了运行时间。从TSPLIB中选取小规模、大规模基准案例,通过Matlab仿真验证了改进算法具有更好的鲁棒性,特别是在大规模基准案例中显著地减少了算法运行时间。     

动态混沌蚁群系统及其在机器人路径规划中的应用

针对蚁群系统（ACS）解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足,对蚁群系统引入动态混沌算子,从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性,从而提高解的质量。在迭代前期加入混沌算子,以调整路径中的全局信息素值,增加算法的种群多样性,从而避免算法陷入局域优化解;在后期则转为蚁群系统,来确保动态混沌蚁群系统的收敛速度。仿真结果表明,对于机器人路径规划问题,与蚁群系统相比,动态混沌蚁群系统具有更好的种群多样性、更高的解的质量和更快的收敛速度;与精英蚁群系统（EAS）和基于排序的蚂蚁系统（ASrank）相比,动态混沌蚁群系统能够平衡解的质量与收敛速度之间的关系,即使在复杂障碍物的环境下,动态混沌蚁群系统也能较好地找到最优解。动态混沌蚁群系统能够提升移动机器人路径规划中的效率。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划问题研究

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,结合A*算法和蚁群算法提出了一种解决机器人路径规划问题的改进蚁群算法。自适应调整启发函数,在路径的后程借鉴启发式A*算法的估价函数,在ACS算法的启发函数中引入方向信息,提高算法的搜索效率,同时动态调整权重系数改变目标点的方向信息在蚂蚁移动过程中的影响,以平衡ACS算法解的多样性和收敛速度慢之间的关系。仿真实验表明,该算法不但可以提高收敛速度,而且在改善解的质量方面也取得了较好的效果。     

一种启发式动态信息素更新策略的蚁群算法

针对蚁群系统（ACS）在解决TSP问题上存在易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的启发式蚁群算法。在迭代前期赋予伪随机因子较小的阈值,从而使蚂蚁能以较大的概率选择轮盘赌方式完成解的构建,扩大了解的搜索范围;同时通过引入迭代最优蚂蚁进行全局信息素更新,来进一步增加了解的多样性,使算法避免陷入局部最优。在迭代后期随着伪随机因子参数值变化幅度的加快,则用至今最优蚂蚁来取代迭代最优蚂蚁,以促进搜索进程很快的向最优解附近收敛,加快了收敛的速度。实验仿真结果表明改进后的算法在前期能够有效地跳出局部最优,并且在后期能够明显提升收敛速度。     

求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法

提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法, 该算法依据小生境机制将量子表达的初始 种群划分为子群组, 再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞 交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制, 找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的 天然并行性和免疫算法的充分自适应性, 它比传统的进化算法具有更好的种群多样性, 更快的收敛速度, 更有效的 全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性, 最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于GIS的数字校园教务管理可视化方法研究

文章分析和讨论了一种将GIS技术应用到校园教务管理中的方法，详述了基于C／S模式的校园教务管理系统的体系结构框架、数据流分析及空间数据库的设计方法，为数字校园教务管理可视化等问题提供了一种有效的解决方案。     

机器人全局路径规划的混合蚁群系统算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点以及收敛速度与局部最优的矛盾,提出一种求解移动机器人全局路径规划的改进混合蚁群系统算法。该算法由两部分组成：Dijkstra算法用于规划出一条次优路径;进一步用改进的蚁群系统算法优化次优路径以获得最优路径。在改进的蚁群系统算法中,首先定义了一种新的启发信息函数来增加种群多样性;然后给出改进的交叉算子避免算法陷入局部最优,并进一步提高解的质量。仿真结果表明：所提出的算法与参考文献中的算法相比搜索效率更高,解的质量更好,性能更优。即使在障碍物复杂的环境中,对于多目标点问题,该算法仍能规划出较好的目标遍历路径,且用时时间较少。     

基于免疫计算的Multi-agent系统设计方法

依据人工免疫系统的特点，分析和设计了免疫Agent的结构，建立了一种基于生物免疫机制的Multi-Agent系统网络模型，并给出了其形式化描述。以此为基础，阐述了构建具有更强的灵活性、鲁棒性和局部更新能力的复杂分布式软件系统的方法和步骤，这对现有的软件工程起到了重要的补充作用。     

多策略混合改进的海洋捕食者算法及其工程应用

为解决海洋捕食者算法(MPA)自适应能力有限、易陷入局部最优等问题，提出融合多策略改进的海洋捕食者算法(EMPA)。首先，在种群初始化阶段，采用精英反向学习策略初始化猎物种群，丰富种群的多样性。其次，在阶段更新过程中，设计出具有更强非线性收敛性的自适应惯性权重，控制捕食者在整个过程中的位置更新。在此基础之上，在等速比阶段，引入算术优化算子指导猎物搜索空间，平衡种群的全局勘探和局部开采。进一步，在海洋记忆存储阶段，采用t分布变异策略对猎物位置进行变异，增强个体在迭代后期跳出局部最优的能力。通过在8个测试函数上的算法性能测试及与著名算法的比较，验证了EMPA算法的优越性。最后，针对传统方法设计的断路器储能弹簧结构参数设置不合理、分断性能差等缺陷，应用EMPA对断路器储能弹簧进行优化设计，实验结果表明，EMPA算法的设计结果更加小型化、分断性能更优。