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为更好的求解作业车间调度问题,针对基本蚁群算法求解作业车间调度问题容易进入局部最优问题的情况,提出了一种基于信息素调整的蚁群算法.该算法通过判断信息素矩阵中最大值与最小值之间的比值,当该比值达到算法设定的阀值时,根据相应策略时信息素矩阵进行调整,有效地缩小了信息素之间的差距,有利于跳出局部最优状态;给出了该算法实施的具体步骤.用该算法求解作业车间调度问题,仿真实验结果表明,该算法与基本蚁群算法相比在收敛速度和计算最优解方面都有了改进. 相似文献
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目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题. 相似文献
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针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序(MOTCP)时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于上位基因段(ETS)的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化,选取ETS作为信息素更新范围,再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间,优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明,与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比,优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度,获得更优的Pareto解集。 相似文献
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针对蚁群(ACO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进信息素二次更新局部优化蚁群算法(IPDULACO)。该算法对蚁群搜索到的当前全局最优解中路径贡献度大于给定的路径贡献阈值的子路径信息素进行二次更新,以提高构成潜在最优解的子路径被选择的概率,从而加快算法的收敛。然后,在搜索过程中,当蚁群陷入局部最优时,使用随机插入法对局部最优解中城市的排序进行调整,以增强算法跳出局部最优解的能力。将改进算法应用于若干经典的旅行售货商问题(TSP)进行仿真实验,实验结果表明,对于小规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得已知最优解;对于较大规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得更精确的解。因此,IPDULACO具有更强的搜索全局最优解的能力和更快的收敛速度,可以高效求解TSP。 相似文献
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针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题,提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法。该算法从3个角度对蚁群算法进行改进。首先,利用分组教学优化算法改进蚁群算法适应度函数,提高算法全局求解能力。同时,引进一种新的回退策略,通过该策略处理U型障碍死锁问题,确保算法求解可行性。其次,采用一种新的动态信息素更新策略,滚动更新每轮迭代后路径信息素值,避免算法陷入局部最优。最后,引入路径简化算子,将冗余角简化为直线路径,缩短路径长度。仿真实验证明改进算法能有效提高移动机器人路径规划收敛速度和精度。 相似文献
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为求解函数优化问题,将遗传算法中的二进制编码方式引入标准蚁群算法.但由于该算法迭代过程中易出现早熟停滞现象,为此提出一种改进的蚁群算法,该算法在原算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.侦查蚁群以一定的概率做侦查搜索以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为兼顾当代和历代的搜索成果,采取信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及其余蚁群的路径信息.最后,通过对几个经典测试函数的求解, 证明该算法解决函数优化问题非常有效,不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度. 相似文献
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鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。 相似文献
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为了达到多机器人系统能够模仿蚁群寻找食物源的行为来定位搜索火源目标,对基本蚁群算法和禁忌搜索算法进行融合和修正,形成一种新的目标搜索策略。修正的蚁群算法包括:全局随机搜索、局部遍历搜索和信息素更新三个部分。在搜索过程中,通过设定信息素的有效作用范围来实现对多个火源目标的定位。仿真结果表明,局部遍历搜索能够保证机器人逐步靠近火源目标,而融合了禁忌搜索的蚁群算法在搜索效率上大大提高。 相似文献
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改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的. 相似文献
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针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。 相似文献
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基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
如何高效的向用户提供最优路径是蚁群算法大规模应用于导航系统的关键问题,针对现有最优路径问题研究中蚁群算法收敛速度慢及容易发生停滞的缺点,利用A*算法的启发式信息改进蚁群算法的路径选择策略,加快算法收敛速度.同时引入遗传算法的双种群策略和蚁群系统信息素更新策略,增加全局搜索能力,避免算法出现停滞现象.仿真实验结果表明,该改进算法具有较好的稳定性和全局优化性,且收敛速度较快. 相似文献
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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。 相似文献
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