混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用

为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。     

混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用

为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。     

改进蚁群算法求解有时间窗的物流配送路径问题

物流配送车辆路径优化问题已被证明是一个NP难题,很难得到最优解。应用蚁群算法对带时间窗的物流车辆路径优化问题进行了算法设计,建立了车辆路径优化问题的蚁群算法数学模型及解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了改进的蚁群算法,并结合实例对该算法进行测试和分析,检验其有效性,结果表明了改进蚁群算法的可行性,符合实际的需要。     

基于Spark的改进蚁群算法对带时间窗车辆路径问题的求解

为应对大数据时代对带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的实时求解要求,提出基于Spark平台的改进蚁群算法.在算法层面,利用改进的状态转移规则和轮盘赌选择机制构建初始解,结合k-opt邻域搜索进行路径构建优化,改进最大最小蚁群算法中的信息素更新策略;在实现层面,利用Spark提供的API对蚁群RDD进行操作,实现蚁群分布式并行求解.在标准算例Solomon benchmark和Gehring&Homberger benchmark的实验结果表明,该算法在大规模问题的求解精度和速度上有明显提升.     

基于改进蚁群算法的物流配送问题研究

对带时间窗的物流配送车辆路径优化调度问题进行了描述,给出了数学模型,在最大～最小蚁群算法的基础之上,提出了一种改进的蚁群算法,在物流配送路径优化问题初始解的构造、路径优化、转移规则、信息素更新方式、算法终止判断等进行了改进,并通过引入信息熵的概念,利用与算法运行过程有关的信息熵的值表示选择过程中的不确定性,来控制路径选择和局部随机变异扰动的概率,以实现算法的自适应调节,同时结合局部优化方法对解进行二次优化,通过这些改进,提高了算法的搜索效率,实验仿真整明了该改进算法的有效性.     

多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。     

战时物流配送车辆路径优化问题

采用一种新的信息素更新方式对传统蚁群算法进行改进,有效解决了带硬时间窗的车辆路径优化问题;建立考虑战场环境中敌方火力打击影响的物流配送车辆路径优化模型,采用所提算法得出优化路线;进一步考虑不同作战单元对物资需求的可能变化,将排队策略用于算法求解过程,得出适应需求变化的后续配送路线,并通过仿真实验结果验证了相应配送路线的合理性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究

物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度,进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法,针对蚁群算法的缺点,分别对信息素更新策略、启发因子进行改进,并引入搜索热区机制,有效解决了蚁群算法的缺陷。最后,以哈尔滨市局部地图为原型,应用MATLAB软件对改进蚁群算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真,并与基本蚁群算法对比分析,验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。     

模糊需求车辆路径问题及其启发式算法

对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行策略分析，提出解决此类问题的改进蚁群算法。采用多蚁群协作，修改信息素更新规则，根据收敛要求动态调整主要参数等对蚁群算法进行改进，应用该方法解决机会约束策略和可能性策略下的模糊需求车辆路径问题。实验结果证明了改进算法对优化模糊需求车辆问题非常有效。     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出了基于M ATLAB的蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度

针对蚁群算法求解云计算任务调度问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种动态自适应蚁群算法的云计算任务调度策略。算法在选择资源节点中引入混沌扰乱,依据节点信息素浓度自适应调整信息素挥发因子,由解的优劣性动态更新信息素。当任务数量超过150时,动态自适应蚁群算法与蚁群算法结果相比较,时间效率最大提高319%,资源负载率为0.51。仿真结果表明,所提算法提高了解的收敛速度和全局搜索能力。     

基于信息素变异的蚁群算法的应用研究

针对基本蚁群算法的不能更好地模拟真实蚂蚁觅食和局部收敛等现象,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进蚁群算法,该算法将信息素的更新与挥发算法做了改进,从而能够更好的模拟真实蚂蚁,并且有效的提高了搜索效率。仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

基于混合信息素递减的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的混合信息素递减的蚁群算法。把基本蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,同时提出了信息素递减更新的方法。新的更新方式避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。仿真实验表明了该混合算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

基于多样信息素的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。针对旅行商问题的仿真实验结果,表明了该混合算法的有效性。     

基于可变天气因素的MMAS改进算法

针对最大最小蚂蚁系统(MMAS)容易导致算法快速陷入局部最优的问题,提出一种基于可变天气因素的MMAS改进算法(variable weather MAX-MIN ant system,VW-MMAS)。通过由天气变化影响信息素的变化来改善MMAS的寻优过程,具体引入以下机制:在信息素挥发机制方面,参考天气变化因素对蚂蚁觅食的影响,设置信息素挥发系数和蚁群数量;在算法陷入局部最优时,综合考虑TSP问题中城市间的距离,增强不是最优路径的信息素,扩大蚂蚁的搜索范围。应用该算法解决TSP问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法的有效性,提高了解的质量。     

自适应混合蚁群算法在MRCPSP中的应用

以多模式资源受限项目调度问题（Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem, MRCPSP）为背景,针对蚁群算法收敛速度和解的多样性之间的平衡问题,提出一种改进的自适应混合蚁群算法。该算法中参数的取值范围和变化幅度能够随算法的运行同步自适应调整,蚂蚁在取值区间内随机取参形成混合蚁群;在算法中引入先驱侦查蚁、带有排名因子的精英蚁群奖励机制和信息素上下限以优化信息素的更新策略。同时,对于MRCPSP问题中的工期不确定问题,基于模糊理论,利用该算法解出项目工期的估计值和模糊区间加以解决。最后,仿真结果表明,该算法与其他启发式项目调度优化算法相比,能够提高收敛速度和解的质量,较好地解决MRCPSP问题,因此有着较高的实际应用价值。     

双信息素蚁群算法及其在TSP中的应用研究

提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性.一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性.在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型,仿真结果表明,独立的全局信息素使蚁群很快集中于各个次优解区域搜索,局部更新策略又使蚁群跳出局部级值寻找最优,仿真结果证明算法的改进十分有效.     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。