蚁群算法中改进的蚂蚁选择城市概率公式

在经典蚁群算法中,蚂蚁利用节点之间的局部信息素浓度和节点之间距离作为参考标准选择节点。文中利用历代最短路径作为蚂蚁选择节点的启发式信息,改进传统蚁群算法并结合旅行商问题实验结果中的最优解、平均解,均优于标准蚁群算法。     

基于自适应蚁群算法的模糊聚类算法

将自适应蚁群优化算法与FCM(Fuzzy C-Means)算法相结合,提出了一种模糊聚类分析的新算法.该算法通过把FCM算法中的目标函数降维,将其转化为自适应蚁群优化算法中的优化函数,通过对各个节点的路径连接数的衡量,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况,动态调节蚂蚁的路径选择和信息量更新,从而得到目标函数的最优解.结果表明,该方法比FCM算法具有更好的收敛效果和更高的聚类准确率.     

用于连续函数优化的蚁群算法

为了用蚁群算法来解决连续优化问题，该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同，蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明，文中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化问题提供了一种新的方法。     

连续函数寻优的改进量子扩展蚁群算法

针对扩展蚁群算法收敛慢,且容易陷入局部最优的缺点对扩展蚁群算法提出改进策略.引入量子比特表示蚂蚁位置以增加解的多样性;采用量子非门实现蚂蚁位置的变异以避免蚂蚁陷入局部最优;引入量子旋转门和高斯核概率密度函数结合更新蚂蚁携带的量子比特,利于在连续空间寻优;根据解的重要性改进解存储器中每个解的权值以提高解的方向性,快速获得最优解.通过对多个二维和多维连续函数的对比仿真实验验证了算法的有效性.     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

改进蚁群算法及其在永磁同步电机设计中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，该算法通过模拟蚂蚁觅食的方式，使一定数量的蚂蚁在解空间内进行随机搜索，对路径上蚂蚁释放的信息素进行更新，按照转移概率决定前进的方向，最后收敛于全局最优解.对蚁群算法的模型进行了改进以提高其全局寻优速度，用国际标准函数对改进算法进行验证，并对一台15 kW的永磁同步电机进行优化，取得了满意的优化结果，为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法.     

混合蚁群算法在水库群优化调度中的应用

针对梯级水库群优化调度问题的特点,建立蚁群算法求解多阶段最优化问题数学模型.把水库的运行策略转换为水库水位变化序列,通过一定的编码形式分别将其表示人工蚂蚁的路径.人工蚂蚁在满足一定的约束条件下,按预定的目标函数评价其优劣.针对蚁群算法在优化过程中出现搜索时间较长和早熟停滞现象,提出了具有变异特征混合局部优化算法的蚁群系统(MSA-ACS).然后将MSA-ACS和蚁群系统(ACS)分别用于求解雅砻江梯级优化调度问题,通过对优化结果和计算时间的对比分析,验证了改进方法的有效性.该改进方法获得了比较满意的解,不仅能提高蚁群算法的收敛性能,还能增强解的稳定性.     

一种用于全局优化的蚁群算法

针对蚁群算法不太适用于连续优化问题,且在搜索过程中容易陷入局部极值的缺点,提出了一种快速全局优化的改进蚁群算法,该算法同时采用在最好解蚂蚁领域内进行搜索及将本次循环得到的最优解作为起始解的搜索方式,以扩大其搜索范围,避免其陷入局部最优。通过对3个典型函数优化问题进行测试并与其他优化算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能应用于对连续对象的优化,同时具有良好的全局优化性能,收敛速率快,寻优精度高。     

蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法.通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型.     

基于蚁群优化的内容中心网络服务节点选取算法

内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由.然而,现有的CCN路由在多个服务节点存在时采用全转发策略,导致不必要的资源开销.如何选取最优的服务节点成为CCN路由的一个重要研究课题.蚁群优化是一种启发式算法,通过发送探测蚂蚁来寻找最优解.在对CCN服务节点选取问题分析的基础上,基于蚁群优化机制,提出了一种分布式的服务节点选取算法ADSS.仿真结果表明,ADSS能够显著地提高内容路由性能,减少CCN节点上缓存内容的动态性.     

连续蚁群优化算法的研究

针对蚁群优化（ACO）只适用于离散问题的局限性，提出了连续蚁群优化算法（CACO）,保留
了连续问题可行解的原有形式，并融入演化算法（EA）的种群与操作功能。CACO将蚁群分工为全局和局部
蚂蚁，分别引领个体执行全局探索式搜优与局部挖掘式搜优，并释放信息素，由个体承载，实现信息共享
，形成相互激励的正反馈机制，加速搜优进程。实例测试表明，CACO适用于连续问题，全局寻优性能良好
，尤其对复杂的高维问题，更能反映其相对优势。最后讨论了局部寻优方法、全局蚂蚁配比、挥发因子和
种群规模等因素对CACO寻优性能的影响。     

一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

基于募集机制的连续蚁群系统及其应用

针对经典蚁群算法只适用于离散优化问题的不足，从蚂蚁觅食的生物学行为出发，以寻觅最优食
物源为目标，运用蚁群的海量募集和成群募集两种机制，并结合蚂蚁的厌食现象，均衡地搜索，由此构
建了适用于连续问题的蚁群优化系统（MG-CACO）.经典函数的测试表明，MG-CACO的全局寻优效率高，稳
健性良好，尤其对高维问题的适应性强.将MG-CACO用于二甲苯异构化装置的操作条件优化，效果令人满
意，其全局寻优性能和稳定性均优于其他方法.     

离散变量结构优化方法研究现状及趋势

为了对离散变量结构进行优化设计,相关学者对离散变量结构优化设计的理论和方法进行了大量研究,并做出了许多有益的成果。在总结前人研究的基础上对离散变量结构优化设计的研究现状及其发展历程进行了阐述,为使人们对离散变量结构优化的认识更全面深入,按照时间的先后顺序,对离散变量结构优化设计方法进行分类,并对现今比较实用的几种离散变量结构优化方法进行了系统分析,在说明其优点的同时,还总结了一些较为流行的改进方法,进而指出蚁群算法是一有前途的优化方法。根据离散变量结构优化设计问题的特点,对离散变量结构优化设计理论及方法的发展未来做出尝试性的探讨。     

采用蚁群算法模拟机器人寻路的仿真实验

蚁群算法是一种基于蚁群寻找食物这一现象,实现寻路优化的算法。通过在MATLAB中进行程序设计,实现了利用蚁群算法模拟自动寻路的计算,并进一步将程序应用于简易机器人的寻路模块,初步实现机器人的寻路优化功能。     

面向目标变异的操作臂运动学优化设计

为满足机构设计过程中目标变异的要求,提出面向目标变异的操作臂运动学优化设计方法.在D H坐标系中,通过递推齐次变换获得操作臂末端执行器相对于基础坐标系的位姿,基于拉格朗日插值多项式的数值微分表达式,建立非数值集合的映射规则,在已有设计目标的基础上获得变异目标的显式表达式.将多维连续设计变量离散为网格,再将模拟退火机制引入蚁群算法,用在给定温度下服从波尔茨曼(Boltzmann)分布的随机热摄动表示蚁群在位置间的转换概率,求解多目标变异表达式,基于模糊集从帕雷托(Pareto)前沿选优,最终使末端执行器在特定轨迹上进一步满足运动学特性.开发了自主原型系统,实现了单环开链6R操作臂的运动学优化设计.结果表明,该方法有助于快速实现机构变异设计目标的表达、解析及选优,对于其他复杂机械产品的设计也具有参考意义.     

地球物理资料非线性反演方法讲座（九）蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点。蚁群算法的机理是：生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为。当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度。为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法。通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型。