改进蚁群算法求解TSP问题研究

针对基本蚁群算法存在的收敛速度慢,易停滞等不足,提出一种新的算法改进策略。对初始信息素引入距离信息,并根据蚂蚁构建的路径质量,引入正负反馈机制对各路径信息素进行自适应差异化更新,使算法在对较优路径信息充分利用的同时,也保持着较好的全局搜索能力,避免了算法的过早停滞;同时对每次循环中的最优路径引入局部搜索策略,实现了对可行解的进一步优化。结合多个不同规模TSP问题的仿真实验表明了该改进算法的可行性和有效性。     

混沌蚁群算法及其在连续域优化中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,具有较强的鲁棒性,易于与其他方法结合,目前在很多优化领域中得到了广泛应用,但是进化速度慢,易陷入局部最优是其最主要的缺点。本文在基于网格划分策略的蚁群算法的基础上,结合混沌理论,提出了混沌蚁群算法。在算法初始化和信息素更新方面提出了改进,采用了MAX-MINAntSystem的思想对路径上可能的残留信息素进行了限制,通过实例验证,证明了该算法是有效性。     

基于改进蚁群算法的PID参数优化

一般传统PID控制器参数优化都采用Ziegler-Nichols法,由于其无法获得满意的动态指标,因此本文提出一种基于改进蚁群算法的PID控制器参数优化方法。蚁群算法是一种仿生进化算法,其采用分布计算机制,具有较强鲁棒性。本文提出的改进蚁群算法,可自适应调整路经上的信息素,并将各路径上的信息素强度限制在某个区域内,以避免搜索停滞。仿真实验表明该方案可行。     

基于改进蚁群算法的装配序列规划

针对装配序列规划问题,分析了基本蚁群系统的不足,提出了面向装配序列规划的改进蚁群算法,来获得最优或次最优的装配序列.改进蚁群算法中,将装配操作约束作为启发式信息引入状态转移概率中,通过获取零部件之间的装配关系设定可行转移范围.通过信息素残留系数的动态变化和影响转移概率的α、β参数的动态设置,提高了蚁群的收敛速度并有效地避免了其陷入局部最优解.通过实例验证了改进算法的有效性.     

轮式机器人路径规划的改进蚁群算法CSCD

针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。     

Job Shop调度问题自适应蚁群算法的研究

Job Shop问题是与实际生产相关的多约束组合优化问题,具有约束较多,计算量大的特点,一直以来是研究的热点.本文对利用自适应蚁群算法求解该问题进行了研究,并且进行了仿真试验,试验结果表明蚁群算法在求解类似Job Shop问题是非常有效的.     

基于蚁群算法的单克隆菌落挑选仪路径规划

单克隆菌落挑选仪是集光学成像、图像识别和自动控制等技术于一身,应用于生物工程领域的一种高端仪器。对12×8阵列挑选针和无序排列的菌落目标,只有对挑选路径和顺序进行优化,才能有效提高挑选通量。针对这一需求,利用蚁群算法的基本原理,对单克隆菌落挑选仪挑选路径进行了优化。仿真实验结果表明,该算法可以有效提高挑选效率。     

一种改进蚁群算法在车间作业调度问题中的研究与应用

讨论了蚁群算法在车间作业调度问题中的应用，针对传统蚁群算法求解调度问题的不足，将邻域搜索与蚁群算法结合，通过实验验证了该混合算法的有效性和优化性。     

基于改进蚁群算法的装配序列规划研究

装配序列规划能解决装配过程中所出现的速度和质量问题,降低生产成本。通过考虑装配影响因素,对装配体零件之间关系进行数学建模,提出一种解决该问题的改进蚁群算法。算法提出用加强装配关系矩阵来表示零件之间存在的强约束关系;用加强随机状态转移规则,使蚂蚁能更快地寻找到最优或者近优解;完善信息素更新规则,使算法能更好的利用正反馈机制。通过实例证明,该改进型算法能实际有效地解决装配序列规划问题。     

改进蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍了一种求解圆排列问题的蚁群算法,并通过改变概率、下一个元素的选择方式以及采用分段交换,对求解圆排列问题的蚁群算法进行了优化.提出了一种改进的蚁群算法,并将其应用于求解圆排列问题.仿真实验的结果表明,该方法有效地改善了蚁群算法的搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷.     

An improved ant colony algorithm and its application in optimal routing problem

Ant colony system(ACS),a kind of ant colony algorithm,is an effective way of solving shortest path problem,however,it has some defects.In this paper,ACS is improved for avoiding getting stuck in a local minimum,whose defects mainly include the following two aspects:initial pheromone solution and pheromone updating.In order to learn the advantages of improved ant colony system(IACS),experiments are conducted for some times.First,it is applied to 8 traveling salesman problem(TSP)instances,and compared with three self-organizing map(SOM)algorithms.Then the author analyzes the space complexity and convergence of two algorithms and compares them.Simulation results show that IACS has much better performance in solving TSP,and it has certain theoretical reference value and practical significance.     

一种面向室内 AGV 路径规划的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上,提升87.5%和100%的收敛速度,验证了本文算法的优越性。最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中,进一步验证了算法的实用性。     

一种用于优化PID参数的改进蚁群算法

PID控制由于算法简单,鲁棒性好在工业的过程控制中应用很广泛,但是传统的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法作为一种新型的仿生优化算法。该算法具有很多优良的性质,近年来在优化领域中得到了广泛应用。本文提出了一种改进的蚁群算法。通过增加高斯变异这一环节来增强算法的智能性。最后通过仿真实验获得了较好的控制效果。     

应用混合蚁群算法求解模糊作业车间调度问题

为解决蚁群算法求解时间过长和易陷入局部最优的问题,提出了一种求解模糊作业车间调度问题的混合算法,该算法将蚁群算法用于全局搜索.为了提高搜索效率,根据作业车间调度问题解的特征,提出一种基于关键工序的邻域搜索方法,并使用此邻域搜索方法的禁忌搜索算法嵌入蚁群算法.利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,改善了作业车间调度问题解的质量.实验结果验证了该混合搜索算法的有效性,其优化效果优于并行遗传算法和禁忌搜索算法.     

基于自适应蚁群算法的动态作业车间调度问题的求解方法

针对目前大多数作业车间调度算法都是静态调度,而实际工业生产中调度任务都是动态变化的问题,提出了一种求解动态作业车间调度问题的自适应蚁群算法.算法采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,并且对每次调度采用自适应蚁群算法优化调度方案.最后,通过实例仿真验证了算法的有效性.仿真结果表明,该算法自适应性表现在算法针对"搜索结果是否陷入局部收敛"分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于算法快速跳出局部收敛,继续向全局最优解进行搜索.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进蚁群算法的多供应商选择问题求解

为克服传统供应商选择过程中只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性,以质量、成本、交货期和交货提前期为评估指标,以最小化评估指标综合值为目标,建立了针对多品种供应条件下多供应商选择的0-1整数规划模型.基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进蚁群求解算法,并阐述了其求解过程.通过模拟算例及对比分析表明,该方法是有效、可行的,它可为企业进行多品种供应的多供应商选择问题提供了可参考的模型和求解算法.     

基于自适应蚁群优化算法的数据挖掘模型研究

在Ant-Miner算法框架中通过对启发式因子、信息素更新及路径选择概率等策略的改进,提出基于自适应蚁群优化算法的分类挖掘模型,并进行实验分析,与基本Ant-Miner算法相比较,表明这一算法在规则质量及运行时间上都有很大的优势.