批处理机调度问题的蚁群算法求解

为了求解工件具有不同尺寸的批处理机调度问题,将蚁群算法调整为工件直接成批的调度算法,并提出了一个新的局部优化算法对蚁群算法进行改进。最后通过仿真实验将本算法与其它算法对本问题的求解进行了比较,表明该算法在求解批调度问题上有较好的性能。     

基于蚁群算法多层次动态信息提取仿真研究

研究动态信息偏好捕捉精确度问题。网络数据存在重复性信息和随机性强。针对互联网中的大量数据,而造成了有效的信息的查找速度慢等缺陷,为了能够快速的获取更多的用户比较感兴趣信息,提出了一种改进的蚁群算法用户兴趣模式获取技术。面向层次结构的信息网站,算法首先根据网站和用户兴趣所具有的层次性特征,然后采用改进的蚁群算法较高的寻优机制,利用蚂蚁的觅食周期活动,从各个层次求出相应路径的信息素浓度,并适时的实行信息素更新机制,从而得到用户对该结点的偏好函数值,再依据此值求得用户兴趣模式。仿真结果表明,提出的方法能够有效地捕捉出用户兴趣信息,捕捉精确度较高,是一种有效的方法,具有一定的推广价值。     

改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用研究

针对传统的蚁群边缘检测算法耗时长的问题,提出基于邻域中节点梯度计算启发式信息值的方法。该方法能够更快更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动,减少耗时。同时,还引入模糊C均值算法,用以确定蚁群算法中信息素阈值,使其更加准确合理,更精确地判断边缘节点。实验表明,该改进算法能够减少耗时,有效地抑制噪声,并能更加有效、精确地检测出图像的边缘。     

一种新的求解MMKP问题的ACO&PR算法

针对多选择多维背包问题(MMKP)的特点,设计一种新型混合算法(ACO＆PR).该算法将线路重连算法(PR)嵌入蚁群算法(ACO),在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.线路重连算法在重连过程中,向导解的属性逐步引入起始解属性中,可快速获得该线路上的最优解.实验结果表明,该算法优于其他现有较好的方法,获得了较好的结果.     

基于栅格模型机器人路径规划的改进蚁群算法

提出了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法.该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,通过模拟蚂蚁的觅食行为,采用折返的迭代方式对目标进行搜索;在搜索过程中,以移动方向一定范围内最大信息素和目标引导函数作为启发式因子;此外,根据蚁群算法处理本问题时信息素散播的特点,重构了信息素的更新策略和散播方式.仿真试验结果表明,改进措施使最优路径的寻找快速而高效,即使在障碍物非常复杂的环境下,算法也能迅速地规划出一条最优路径.     

高空飞艇航迹规划的多种随机搜索算法

针对高空飞艇的航迹规划问题进行了分析和计算.考虑到高空飞艇的飞行特征,首先对其航迹规划问题进行了适当简化,转变为求解巡回旅行商问题(TSP),并给出相应的数学描述;然后在此基础上介绍遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法,并运用这三种随机搜索算法求解高空飞艇最优航迹;最后通过仿真算例简要地分析和比较了各个随机搜索算法的性能.仿真结果表明以上三种随机搜索算法对于解决规模较大的高空飞艇航迹规划问题是行之有效的,求解效率高于传统搜索算法.     

基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法

粒子群优化是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年根据鸟或鱼群居社会行为而提出的。本文提出了4种改进的算法,特别推荐结合模拟退火算法思想提出的一种新算法。经过与基本粒子群算法比较测试,证实它是一种简单有效的算法。     

基于差分演化的自适应参数控制蚁群算法

蚁群算法存在对参数的依赖、早熟和停滞等缺点但具有与其他算法容易结合的特点,据此,将差分演化算法应用到蚁群算法的参数选取中,提出一种改进的蚁群算法。将蚁群算法的参数作为差分演化算法解空间的向量元素,在自适应地寻找蚁群算法最优参数组合的同时求解问题的最优解。改进算法对蚁群算法中的参数进行自适应调整,可避免大量盲目的测试,扩大蚁群算法的搜索空间,提高全局搜索能力。在典型的旅行商问题上进行对比实验,结果验证了改进算法的优化性能高于传统的蚁群算法。     

求解旅行商问题的高效自适应混合蚂蚁算法

在目前求解TSP问题效果最好的混合算法——最大最小蚂蚁算法和3-opt局部搜索算法的基础上,提出了一种改进的混合蚂蚁算法。算法前期使用局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期依Metropolis接受准则概率接受局部优化解,有效地避免陷入局部最优,自适应的信息素调节机制使算法更加灵活,而K近邻候选集则使之适应大规模问题求解,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。     

整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究

以Petri网与蚁群优化算法相结合，求解柔性制造系统的调度问题，取得了明显的优化效果。以一个典型算例的调度优化为例，证明了算法的有效性。