求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

改进遗传算法在压缩机优化设计中的应用

对标准遗传算法进行了有益的改进,使得算法避免了早熟和陷入局部最优·采用混合编码的方法,使算法更适用于工程实际·设计的重组和筛选算子用于初始种群的形成使得初始解分布更加合理,有益于提高算法的计算效率和收敛性,在算法实现中遗传算子的选择采用了适用于二进制编码的单点交叉按位变异和适用于实数编码的算术交叉非均匀变异的混合算子,使得遗传算子能够适用于实数和二进制两种编码方式·并且尝试了将改进的遗传算法用于滑片式压缩机参数的优化,结果表明,经过改进的遗传算法有效可靠,经过优化的压缩机参数合理·     

一种新的混合蚁群聚类算法

针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提升了蚁群聚类算法的收敛速度,同时,遗传算法中的交叉、变异操作扩大了解空间的搜索,帮助蚁群算法跳出局部最优.仿真试验验证了算法的性能.     

蚁群优化算法在发电机励磁控制中的应用研究

针对现有发电机励磁控制器参数优化中存在的寻优时间长、易陷入局部最优的问题,提出了一种引入杂交及变异算子的蚁群算法。该算法利用蚁群算法良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的思想,利用杂交及变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。MATLAB仿真结果表明,该算法可行且有效。     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题

介绍了一种求解旅行商问题的混合蚂蚁算法,该算法结合了遗传算法中的改进的交叉算子和变异算子,对产生的局部最优解进行适当地交叉和变异,提高算法的搜索空间,可以提高蚁群算法的寻优能力,实验表明该算法很有效.     

基于修正遗传算法的含服务费的车辆路径问题

在一般的带时间窗的集配货一体化问题研究的基础上增加了对装卸货产生的服务费的研究。通过推理计算求出包括服务费在内的各部分费用在总费用中所占权重,建立含服务费的带时间窗的集配货一体化车辆路径问题(VRPPDTW)模型。在求解时基于遗传算法并对算子做出修正,通过动态自适应技术修正交叉算子和引入2-opt操作修正变异算子,通过修正确保种群的多样性和稳定性并提高算法的求解效率。最后,通过数值例子对文章的模型和计算策略进行验证。结果显示:执行修正遗传算法(MGA)的最优成本为246.136;执行自适应规则确定交叉概率遗传算法(AGA)的最优成本为275.944 3;执行标准遗传算法(SGA)的最优成本为304.188 6;经过多次反复执行验证,使用修正遗传算法较其余两种算法更适合求解此模型。     

多约束条件车辆路径问题的二阶段遗传退火算法

针对多约束条件的多配送中心有时间窗车辆路径问题,提出了一种二阶段遗传退火算法.在第1阶段,使用遗传算法对客户按供应量和路径长度进行模糊分区;在第2阶段,采用二维变长染色体编码及相应的遗传算子进行混合遗传算法的全局优化.在初始种群生成和交叉、变异算子中采用了随机贪心算法以避免无效解,并利用退火选择来提高种群的多样性.实验结果表明,二阶段遗传退火算法可加速收敛,提高搜索效率,在模糊分区上的搜索速度较之标准遗传算法提高了3～10倍.     

基于遗传算法的改进GLA算法

提出了基于遗传算法的改进广义Ｌｌｏｙｄ算法（ＧＬＡ）。它以种群为基础,使用选择算子对种群进行有针对性的操作,通过变异算子以提高种群的平均适应值,使其逃离局部最小点,最后采用交叉算子以增加个体的多样性,又降低了该算法对初始码书的敏感程度。高斯－马尔科夫序列实验表明,该算法较好地实现了全局最优,并有助于克服对初始码书较为敏感的缺点。     

融入遗传算子的蚁群算法求解TSP问题

提出一种融入遗传算子（Genetic Operator）的蚁群算法（ACAGO）求解旅行商问题（TSP）．蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法,并且已经在求解TSP问题上成功地应用．然而,基本的蚁群算法存在收拟速度慢,容易陷入局部最优等不足．ACAGO算法通过使用遗传算法的交叉算子和变异算子扩大解的局部搜索空间,而选择算子则可以使好的解集的信息素的浓度得到增强,加快了算法的收敛速度．文章对ACAGO算法的执行过程进行了说明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP PLib上的测试样例将该融入遗传算子的蚁群算法和基本的蚁群算法进行了比较．比较结果表明了本文的新的ACAGO算法具有更大的优势,它不但能使算法求解到更好的解,而且加快了算法的收敛速度．     

基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

基于三阶段蚁群算法的土地利用核查 路径规划与目标导航

针对当前土地利用监管外业核查难以快速、准确地遍历所有待核查地块等问题,进行了土地核查路径规划与目标导航定位技术研究。提出了基于改进蚁群算法的土地核查路径规划与目标导航问题的三阶段求解方法,即“先分群,再搜索阶段最优路径,最后实现全局最优路径规划”,将大区域的多辆车路径规划问题简化为小范围单辆车路径规划与目标导航,利用改进蚁群算法求解出土地核查全局最优路径和导航信息。在此基础上对扬州市面积约6 600 km²范围内580个待核查图斑开展土地核查,利用该算法将外业核查车辆行驶路程由2 250 km缩短为1 683.3 km,缩短了25.2%。精准的目标导航方法较采用商用导航仪提高了工作效率和核查目标导航的准确性。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

多种群蚁群算法在多目标优化中的研究

本文针对多目标优化问题提出了一种多种群蚁群算法,按照目标函数的个数建立蚁群种群数,在各个种群搜索过程中,创新性的引入了种群间的全局信息素更新和局部信息素更新,既提高算法对pareto解的搜索效率又避免了陷入局部最优,并针对多目标优化问题进行了仿真,证明了算法的可行性。     

求解成像卫星调度问题的改进蚁群算法

蚁群算法求解成像卫星调度问题时容易陷入局部最优。针对这一问题,提出了一种改进的蚁群算法,在可行解构造初期找到一种综合启发信息来生成初始任务链,并用分类消减的方法进行时间窗更新。局部更新时引入扰动机制,信息素更新时添加了信息素限制策略。最后通过仿真实例与遗传算法和传统蚁群算法对比,说明了该方法的可行性和相对优越性。