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1.
连续优化问题的蚁群算法研究 总被引:50,自引:0,他引:50
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较,数值试验结果表明该方法比较有效,并具有通用性。 相似文献
2.
基于蚁群算法的PID参数优化设计 总被引:7,自引:0,他引:7
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值. 相似文献
3.
交通资源规划是一种比较典型的组合优化问题,新型的仿生算法--蚁群算法,由于具有正反馈性、鲁棒性、并行计算、协同性等特点,非常适合于解决交通资源规划问题.针对出租车路径规划问题的特点以及蚁群算法在这方面应用的一些不足,提出了一种改进的蚁群算法.根据同一蚁群的信息素相互激励,不同蚁群之间信息素相互抑制的原理,该算法实现了出租车资源的合理分布. 相似文献
4.
蚁群算法和遗传算法的融合是目前的研究热点之一,因此研究不同的遗传蚁群融合算法对算法的选择及其改进具有积极的意义.研究了遗传算法的编码方式、交叉方式及变异操作和蚁群算法的原理,且着重研究了遗传蚁群混合算法、蚁群遗传混合算法、同遗传算法整合的蚁群算法等三种融合算法,并应用这三种算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对所得的最优解从精度和快速性对其进行了分析和比较,可以得出遗传蚁群算法快速性最好但精度稍差,同遗传算法整合的蚁群算法精度最好但比较费时,蚁群遗传算法的精度和快速性介于前两种算法之间. 相似文献
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6.
米永强 《数字社区&智能家居》2014,(3):1505-1507
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。 相似文献
7.
8.
一种动态自适应蚁群算法 总被引:7,自引:4,他引:7
针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。 相似文献
9.
新型智能仿生模型——蚁群模型 总被引:2,自引:1,他引:1
智能仿生模型是一种多学科交叉的产物,其发展对很多相关学科的发展具有极大的促进作用.蚁群模型是模拟自然界蚁群系统行为而提出的一种新型智能仿生模型,其研究在短短的10余年时间里得到了飞速发展,已成为很多学科的研究热点.我国在这方面的研究尚没有全面开展,为此从仿生原理及实现途径入手,对蚁群模型的几大模型算法进行了详细介绍,并对模型的发展进行了展望.其次,对蚁群模型的典型应用进行了说明,并对模型的最新应用进行了介绍.最后,通过对其他几种仿生算法的介绍,进行了蚁群算法同粒子群算法、免疫算法及进化算法等的比较研究,指出它们的相同点和差异之处.通过对蚁群模型的全面的介绍,以期促进该模型在我国的发展. 相似文献
10.
米永强 《数字社区&智能家居》2014,(7):1505-1507
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。 相似文献