基于局部禁忌搜索策略的连续空间蚁群算法

针对蚁群算法容易陷入局部最优解及搜索时间长等不足,引入一种基于连续空间的禁忌搜索算法,并将其与蚁群算法相结合,提出了一种引入禁忌搜索策略的蚁群算法,以求解连续对象优化问题。经测试验证了该算法不仅跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,表明算法的有效性。     

基于群智能的连续优化算法研究

在对蚁群优化算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)进行分析的基础上,提出一种解决函数连续优化的群智能混合策略-CA-PSO.在求解过程中,首先对解空间进行区域划分,进而利用ACO在优化初期具备的快速收敛性能,在整个解空间内搜索最优解的敏感区域.然后利用蚁群的搜索结果初始化PSO粒子,利用PSO快速和全局收敛性进行所在小区域内的搜索.种群更新时根据蚁群的拓扑结构和小区域间的阶跃规则,蚁群不断向最优解敏感区域聚集,使得敏感区域内粒子数增加,则局部的PSO搜索策略可以更细密的搜索最优.实例结果表明,CA-PSO既能保证解的分布性与多样性,又避免了在多峰值函数寻优过程中陷入局部最优解而停止运算,最终将收敛到全局最优解.     

一种具有动态自适应特征的改进的蚁群优化策略

蚁群算法是一种有启发式搜索特性的仿生优化算法,在实际的应用中蚁群算法会表现出搜索速度慢、易于陷入局部最优以致算法停滞等缺点。提出一种改进的蚁群优化策略,当算法出现停滞时自适应地更改各路径上的局部信息素量大小,从而使它们的信息素差距动态地减小,以便于在后续的搜索中找出全局最优解。经过仿真实验表明,改进后的算法能发现更好的最优解。     

蚁群算法在求解最短路径问题上的改进策略

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,但基本的蚁群算法收敛速度慢,易于停滞,并且很容易收敛于局部解。提出从几种优化策略对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改等方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,此改进策略是比较合理、有效和准确的。     

一种新的求解多维背包问题的分散算法

为了避免蚁群算法在优化搜索过程中易陷入局部最优和早熟收敛,提出一种求解多维背包问题的新型分散搜索算法。该算法是把蚁群算法的构解方法引入到分散搜索算法中,在搜索过程中,既考虑解的质量,又考虑解的分散性。同时,该分散算法还采用了动态更新参考集与阈值接收算法的阈值参数,以控制搜索空间来加快收敛速度。通过选取国际通用MDKP实例库中的多个实例进行测试表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,其结果优于其他现有的方法,并获得了较好的结果。     

一种改进的智能蚁群优化算法

为了提高基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm）的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。     

基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略

栅格中的节点调度路径规划问题一向是信息栅格中的关键需要解决的技术。针对基本蚁群算法在复杂的栅格资源调度中容易出现停滞现象这一缺陷,对基本蚁群算法进行改进,提出了一种基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略,该策略根据优化过程中平均信息素分布度,增强全局（或局部）最优解和全局（或局部）次优解的路径上的信息量浓度,从而有效地克服了传统蚁群算法中容易陷入局部最优解的问题。实验证明,基于IC度优化的蚁群多级路径优策略比传统蚁群优化策略具有更好的搜索全局最优解的能力,特别对于路径搜索问题,其收敛性较传统蚁群算法有明显提高。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对传统蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于组合优化和起始目标导引函数的改进型蚁群算法.为备选结点引入优先级,采用状态转移概率和优先级的组合优化方法平衡各路径信息,避免陷入局部最优.搜索过程引入起始目标导引函数.优先搜索距起点远而距目标点近的结点.仿真结果表明,所提出的改进蚁群算法能够在较短时间内找到全局最优路径,显著提高移动式机器人的路径规划性能.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化

基本蚁群算法在优化过程中存在搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点.研究构造了一种基于蚁群算法的混合算法,利用蚁群算法首先求出问题的基本可行解,采用遗传变异中的单亲逆转算子进行再次优化,求得问题最优解.对物流配送路径优化的仿真试验表明,相对于基本蚁群算法和遗传算法,混合算法的优化质量和效率更优.     

一种改进的蚁群算法求解最短路径问题

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,改进方法是合理的、有效的。     

改进蚁群算法在AGV路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,对传统蚁群算法进行改进并应用到AGV（Automated Guided Vehicle）路径规划上。采用栅格地图建立小车工作空间模型,利用改进的头尾搜索机制,提高并加快了算法的全局搜索能力和前期收敛速度;引入奖惩因子与信息素最大最小阈值,对每代最优路径上的信息素进行奖励,最差路径上的进行惩罚,提高全局搜索能力;引入遗传算法变异因子,使算法跳出局部最优能力加强;采用遗传算法对改进的蚁群算法进行参数优化,减少参数对算法的影响。在VS2017和MATLAB软件平台上进行算法仿真。结果表明了该算法在避免局部最优和加快收敛速度方面有很大改进。     

基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法

连续域蚁群优化算法（ACOR）在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法（ICACO）。ICACO算法在对解的更新过程中选取一部分较优解利用信息交流策略进行处理得到候选解,并采用贪婪方式接受能够改善解的质量的候选解。通过标准测试函数对所提算法进行测试,实验结果表明ICACO算法能够有效地提高ACOR算法寻优结果的精度并加快收敛速度。该算法与相关改进的连续域蚁群算法及其他智能优化算法相比全局搜索能力更高,效果更好。     

基于改进蚁群算法的项目组合工期——成本优化的研究

基于企业战略导向的项目组合工期——成本优化问题是企业进行多项目管理时需要解决的重要问题,对企业资源效益最大化发挥起到关键作用,它从本质上属于多目标优化问题。本文将蚁群算法引入项目组合工期——成本优化问题的求解,并针对蚁群算法存在的早熟、停止、局部最优的缺点,提出与混沌结合的改进蚁群算法,引进确定和不确定性搜索规则。实验结果表明,改进的蚁群算法能够有效地提高蚁群算法的全局寻优能力,对工期——成本优化问题的求解能够得出比较好的结果。     

基于拥挤度的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。     

一种启发式动态信息素更新策略的蚁群算法

针对蚁群系统（ACS）在解决TSP问题上存在易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的启发式蚁群算法。在迭代前期赋予伪随机因子较小的阈值,从而使蚂蚁能以较大的概率选择轮盘赌方式完成解的构建,扩大了解的搜索范围;同时通过引入迭代最优蚂蚁进行全局信息素更新,来进一步增加了解的多样性,使算法避免陷入局部最优。在迭代后期随着伪随机因子参数值变化幅度的加快,则用至今最优蚂蚁来取代迭代最优蚂蚁,以促进搜索进程很快的向最优解附近收敛,加快了收敛的速度。实验仿真结果表明改进后的算法在前期能够有效地跳出局部最优,并且在后期能够明显提升收敛速度。     

混合蚁群蜂群算法在旅行Agent问题中的应用

针对蚁群算法在解决旅行Agent问题（TAP）时存在搜索时间长和易陷入局部最优的缺点,提出一种将蜂群和蚁群算法相结合的新型算法。通过修改状态转移概率和信息素更新规则使算法更符合TAP问题的特征,引入跟随蜂思想使蚂蚁尽快搜索到问题最优解,加入阻塞度因子以避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法在解决旅行Agent问题时有效避免了蚁群算法的上述缺点,且在解的性能上优于相关算法。     

一种自适应分组的蚁群算法

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。     

Web服务组合QoS全局优化算法

Web服务技术的发展使得组合Web服务的应用成为可能,组合服务的QoS优化问题的重要性越来越明显。遗传算法与蚁群算法是解决QoS全局优化的两种方法,针对采用蚁群算法进行优化时易出现的收敛速度缓慢及遗传算法易陷入局部最优解、效率不高的问题,结合两种算法的优势,充分发挥蚁群算法正反馈特性与遗传算法的快速全局搜索能力,改善QoS全局优化算法,提高了算法的优化能力,从而更好地解决了Web服务的QoS全局优化问题。     

基于改进蚁群算法的垂直旋转式贴片机贴装顺序优化

以垂直旋转式贴片机为研究对象,在供料器位置确定的情况下,研究其贴装顺序优化问题。在贴片机贴装数学模型的基础上提出改进蚁群算法,将贴装过程分成拾取 贴放循环和各循环之间连接2个子问题。改进蚁群算法在搜索最优解过程中引入精英蚂蚁,并采用全局和局部相组合的信息素更新策略。实验结果表明,改进算法在求解贴片机最优路径时具有较好的求解精度、全局搜索能力以及较快的收敛速度,相比基本蚁群算法,其求得的最优路径使得贴装效率提高了11%左右。