求解TSP的带混沌扰动的模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度较慢的问题,提出一种带混沌扰动的模拟退火蚁群算法。引入模拟退火机制及混沌系统,分别对基本蚁群算法中的蚂蚁种群搜寻范围以及信息素设定与更新进行改进,提高蚁群算法全局搜索能力。使用该算法与基本蚁群算法同时求解TSP这一经典组合优化问题,对两种算法的求解性能进行对比分析。仿真结果表明,该算法的求解精度及求解效率都明显优于基本蚁群算法。     

基于蚁群系统的多选择背包问题优化算法

提出了一种用蚁群系统求解多选择背包问题的优化算法。该方法利用蚂蚁算法所具有的正反馈特性，再结合变异参数，使算法既有较快的求解速度又有较高的求解精度。实验结果表明，采用此算法能快速有效地解决背包问题。     

基于粒子群优化的蚁群算法在TSP中的应用

结合粒子群算法的问题,提出用混合蚁群算法来求解著名的旅行商问题.问题的核心是应用粒子群算法对蚁群算法的控制参数:启发式因子、信息素挥发系数、随机性选择阈值进行优化,以及运用蚁群系统算法寻找最短路径.新算法对于蚂蚁算法中的参数调整大大减低,减少了大量盲目的实验,力求在开发最优解和探究搜索空间上找到平衡点.对旅行商问题的仿真实验表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法和遗传算法,接近理论最佳值.新算法也可推广用于其他NP问题的求解.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法对物流配送路径问题进行求解。实验结果表明,加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。     

蚁群算法及其在TSP问题中的应用研究

TSP问题是一类典型的NP完全问题,蚁群算法是求解该问题的方法之一。该文在研究蚁群算法的基本优化原理的基础上,建立了求解TSP问题的数学模型,设计了一个求解TSP问题的蚁群算法程序,并通过仿真实验验证了算法的有效性,分析了蚂蚁规模、周游次数等因素对蚁群算法搜索结果所产生的影响。     

一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法

提出了一种新的用于求解TSP问题的智能蚁群优化算法。新算法从TSP问题本身出发,提取出了该问题的一种本质特征,并赋予蚁群算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力,以提高精英蚂蚁的搜索质量,进而使得新算法整体的求解能力得以提高。文章中不仅阐述了新算法的原理,而且进行了仿真实验,实验结果表明新算法在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

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。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

基于模拟退火算法的多道逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中易出现停滞现象、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于模拟退火策略的多道逆向蚁群算法。通过向原始蚁群中引入逆向蚂蚁,并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目,来提高算法全局寻优能力。在算法执行过程中一组蚂蚁分成几群并行运算,通过交换策略,有效地利用了当前最优解,提高了算法收敛速度。将该算法应用于旅行商问题的求解,仿真实验结果表明该算法的全局寻优能力和收敛速度都得到了很大改善。     

蚁群算法与遗传算法对TSP的一种融合

蚁群算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,求解速度慢,而遗传算法具有快速随机的局部搜索能力。为此本文将遗传算法和蚁群算法相融合,给出一种改进的算法并用于TSP问题的求解。在问题求解中,用蚁群算法迭代每只蚂蚁走过的路径序列作为遗传算法的初始种群,克服随机选择的盲目性,从而提高算法的性能。模拟结果显示该算法是有效的和可行的。     

A modified ant system to achieve better balance between intensification and diversification for the traveling salesman problem

This paper presents a new variant of Ant Colony Optimization (ACO) for the Traveling Salesman Problem (TSP). ACO has been successfully used in many combinatorial optimization problems. However, ACO has a problem in reaching the global optimal solutions for TSPs, and the algorithmic performance of ACO tends to deteriorate significantly as the problem size increases. In the proposed modification, adaptive tour construction and pheromone updating strategies are embedded into the conventional Ant System (AS), to achieve better balance between intensification and diversification in the search process. The performance of the proposed algorithm is tested on randomly generated data and well-known existing data. The computational results indicate the proposed modification is effective and efficient for the TSP and competitive with Ant Colony System (ACS), Max-Min Ant System (MMAS), and Artificial Bee Colony (ABC) Meta-Heuristic.     

蚁群算法在物化视图选择问题中的应用

提出用蚁群算法来解决物理空间约束下的物化视图选择问题，算法中应用信息素的局部和全局更新，并对每次迭代的最优解进行局部搜索，最终得出合理的解决方案。实验结果表明，应用蚁群算法可以有效地解决物化视图选择问题，并且其求解性能优于遗传算法。     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划算法

针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力.     

Exchange strategies for multiple Ant Colony System

In this paper we apply the concept of parallel processing to enhance the performance of the Ant Colony System algorithm. New exchange strategies based on a weighting scheme are introduced under three different types of interactions. A search assessment technique based on a team consensus methodology is developed to study the influence of these strategies on the search behavior. This technique demonstrates the influence of these strategies in terms of search diversity. The performance of the Multiple Ant Colony System algorithm, applied to the Vehicle Routing Problem with Time Windows as well as the Traveling Salesman Problem, is investigated and evaluated with respect to solution quality and computational effort. The experimental studies demonstrate that the Multiple Ant Colony System outperforms the sequential Ant Colony System. The studies also indicate that the weighting scheme improves performance, particularly in strategies that share pheromone information among all colonies. A considerable improvement is also obtained by combining the Multiple Ant Colony System with a local search procedure.     

蚁群系统(ACS)及其收敛性证明

蚁群系统(ACS)是解决旅行商问题(TSP)的最好方法之一,它是在蚂蚁系统的基础上作了许多改进之后得到的一种优化算法。这些改进在一定程度上避免了过早停滞现象的发生,是一种较好的协作式搜索算法。通过与蚂蚁系统的比较,系统地介绍了蚁群系统(ACS)所作出的种种改进,并且在理论上证明了该算法的收敛性。     

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

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.     

基于转角约束的改进蚁群优化算法路径规划

针对传统蚁群优化（ACO）算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法。首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A^*算法的估价函数和转弯角度因子,以便在下一步选择路径长度和转角次数综合最优的节点;最后,在信息素更新部分引入狼群算法的分配原则,来加强优质种群的影响力,同时借鉴最大最小蚁群（MMAS）算法进行信息素浓度的限制,从而避免算法陷入局部最优。Matlab仿真结果表明,改进算法与传统ACO算法相比,规划出的路径长度缩短了13.7%,转弯次数减小了64.3%,累计转弯角度减少了76.7%。实验结果表明,所提改进算法能有效解决全局路径规划问题,避免了移动机器人过多的能耗损失。     

Superior/Inferior Segment-Discriminated Ant System for combinatorial optimization problems

The Ant Colony Optimization method is a heuristic algorithm for solving various optimization problems, particularly the combinatorial optimization problems. Traditional ant-optimization methods might encounter search stagnation owing to a biased pheromone map that is dominated by local optimal trails. To overcome this drawback and lower the number of solution constructions for finding the optima, this paper presents an improving ant-optimization system, the Superior/Inferior Segment-Discriminated Ant System (SDAS). This system proposes a segment-based pheromone update strategy to deposit pheromone on superior segments and withdraw pheromone from inferior ones. The method uses the control-chart technique to define superior and inferior limits to partition the constructed solutions into superior, inferior, and ordinary solutions. Inferior and superior segments are then extracted from the superior and inferior solutions by stochastic set operations. Since the pheromone map is not easily dominated by any local optimal trail, the solution search is more efficient and effective. Several benchmarks from the TSP-LIB and OR-LIB were used as sample problems to test the proposed system against other ant-optimization systems, including the AS, ACS, AS_rank, AS_elite, and MMAS. Numerical results indicated that the SDAS obtains solutions that are similar to or better than others. Maturity index for the pheromone map was discussed and experimental results showed that the proposed method was able to prolong the time for the map to maturity to avoid earlier search stagnation.     

动态混沌蚁群系统及其在机器人路径规划中的应用

针对蚁群系统（ACS）解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足,对蚁群系统引入动态混沌算子,从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性,从而提高解的质量。在迭代前期加入混沌算子,以调整路径中的全局信息素值,增加算法的种群多样性,从而避免算法陷入局域优化解;在后期则转为蚁群系统,来确保动态混沌蚁群系统的收敛速度。仿真结果表明,对于机器人路径规划问题,与蚁群系统相比,动态混沌蚁群系统具有更好的种群多样性、更高的解的质量和更快的收敛速度;与精英蚁群系统（EAS）和基于排序的蚂蚁系统（ASrank）相比,动态混沌蚁群系统能够平衡解的质量与收敛速度之间的关系,即使在复杂障碍物的环境下,动态混沌蚁群系统也能较好地找到最优解。动态混沌蚁群系统能够提升移动机器人路径规划中的效率。