蚂蚁算法与免疫算法结合求解TSP问题

针对传统蚂蚁算法存在的加速收敛与早熟、停滞现象之间的矛盾,通过接种疫苗和免疫选择两个步骤完成免疫过程,并与蚂蚁算法相结合,设计出新颖的免疫蚂蚁算法,并将其应用于求解复杂的TSP问题.数值模拟表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法容易出现停滞现象的缺陷,具有更好的全局搜索能力和稳定性.     

双态免疫优势蚁群算法及其在TSP中的应用研究

通过分析标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,该文提出一种高效收敛的算法-双态免疫优势蚁群算法.该算法将蚂蚁分成两种状态,扩大了解的搜索空间,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,将禁忌表中的抗体通过克隆扩增、高频变异等免疫算子操作得到精英蚂蚁,再对抗体记忆库引入局部最优免疫策略.针对TSP实验结果表明:该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度及求解精度均得到了提高.     

基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解*

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法（adaptive polymorphic immune ant colony algorithm,PIACA）。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体,对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化,提高了解的质量。针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。     

基于混合行为蚁群算法的研究

为在加快算法收敛速度的同时又能避免停滞现象,提出一种基于混合行为的蚁群算法.首先就蚂蚁行为对算法性能的影响进行了分析,在此基础上提出了该算法的模型;然后定义了蚂蚁行为,并为该算法设计了4种具体的蚂蚁行为,根据模型实现了该算法.实验结果表明,该算法在性能上远优于蚂蚁系统.     

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。     

基于RBF的蚁群算法在求解TSP中的应用

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种改进的蚁群算法。该方法基于径向基函数,先遴选出一部分蚂蚁对其路径上的信息素进行更新,再挑出最差蚂蚁进行更新。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度均得到较大提高。     

一种基于解的多样性测度的蚁群算法

针对基本蚁群算法收敛速度慢及易早熟停滞的缺点,提出了一种基于解的多样性测度的蚁群算法。该算法通过对每次迭代过程中解的多样性的测量,定量判断算法运行过程中解的早熟程度,从而自适应地调整蚂蚁信息量更新策略。仿真计算结果表明,提出的改进蚁群算法在求解TSP时具有较好的收敛速度及稳定性。     

引入侦查子群的二进制蚁群算法求解函数优化问题

为求解函数优化问题,将遗传算法中的二进制编码方式引入标准蚁群算法.但由于该算法迭代过程中易出现早熟停滞现象,为此提出一种改进的蚁群算法,该算法在原算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.侦查蚁群以一定的概率做侦查搜索以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为兼顾当代和历代的搜索成果,采取信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及其余蚁群的路径信息.最后,通过对几个经典测试函数的求解, 证明该算法解决函数优化问题非常有效,不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于混合行为的蚁群算法

针对基本蚁群算法易出现停滞、收敛速度慢的问题,在最大最小蚁群算法的基础上提出了一种基于混合行为的蚁群(HBAC)算法,通过引入停止蚂蚁来构造局部路线方式和增加全局调优策略,提高了算法的搜索能力和收敛速度,同时将蚂蚁所寻找的各条路径的信息素限定在一个可动态调整的范围之内,避免了算法过早陷于局部最优解.通过HBAC算法同其他蚁群算法在求解旅行商问题上的实验比较,发现该算法拥有较快的收敛速度,提高了全局最优解搜索能力,在性能上有了较大的提高.     

基于分布均匀度的自适应蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡.该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略.以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题.     

基于信息素适量更新与变异的高效蚁群算法

为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种高效的蚁群算法（EACA）。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;另外,它采用了一种启发式变异方法对路径进行优化,以产生搅动效应,避免早熟。以TSP问题为例进行的实验结果表明：提出的算法优于ACA和ACAGA。     

一种新的自适应蚁群算法及其应用

蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法，初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力，但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足，该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象，从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明，新算法即使在运行的后期，仍然能以极大的概率搜索较好的解。     

基于思维进化的蚁群算法

为了改善基本蚁群算法易陷入局部最优从而导致算法过早停滞的缺陷,提出了一种基于思维进化的蚁群算法,阐述了该算法的原理和具体实施方案。选取旅行商问题作为算法的仿真实例,通过对仿真实例进行计算和结果比较,验证了该算法的有效性和可行性。     

蚁群算法优化策略及其仿真研究

蚁群算法广泛应用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法与其他模拟进化算法存在进化速度慢并易于陷入局部最小等缺陷。论文应用蚁群算法求解最短路径问题,从信息量的更新方式、局部搜索策略及参数选择等方面提出相应的改进策略。通过TSP问题的仿真表明,改进算法能够加快收敛速度,节省搜索时间,而且能够克服停滞行为的过早出现。     

一种基于路径相似度的蚁群算法

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。     

改进的增强型蚁群算法

针对传统增强型蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种改进的增强型蚁群算法,该方法将传统的增强型蚁群算法和遗传算法中交叉操作和变异操作相结合,实验结果表明,该方法比传统的增强型蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力。     

基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟、停滞现象的矛盾,提出了一种基于自适应路径选择和信息素更新的蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布状况,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅行商问题的实验验证了算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力、收敛速度和解的多样性。