自适应动态双种群蚁群算法

基本蚁群算法容易陷于局部最优解是其较为突出的缺点。针对这一问题,文章提出使用双种群蚁群同时进行搜索。在迭代过程中,若判断出算法陷入可能局部最优时,则交换不同种群对应路径上的信息素,并且同时双向动态自适应调整信息素挥发系数的改进策略。通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。通过实验仿真,证明了此算法改进是可行和有效的。     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。