一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线，是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上，通过修改它的信息素轨迹更新规则，并引入自适应的信息素挥发系数，来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。     

改进的蚁群算法在求解旅行Agent问题中的应用

蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但它与其它进化算法同样存在易于陷入局部最小点等缺陷。为了克服这些缺陷,介绍了一种改进的蚁群算法来求解旅行Agent问题,解决移动Agent为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。实验结果表明了算法的可行性。     

改进的蚁群算法在求解旅行Agent问题中的应用

蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点，但它与其它进化算法同样存在易于陷入局部最小点等缺陷。为了克服这些缺陷，介绍了一种改进的蚁群算法来求解旅行Agent问题，解决移动Agent为完成用户指定任务，在不同主机间移动时的迁移策略问题。实验结果表明了算法的可行性。     

蚁群算法在移动Agent迁移中的应用研究

移动Agent提供了一种全新的分布计算范型 .移动Agent技术给分布式系统的设计、实现和维护都带来了新的活力 .旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent在不同主机间移动时如何根据移动Agent的任务和其他约束条件来规划最优的迁移路线 .蚁群算法作为一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,是一种解决旅行Agent问题的有效手段,受到了广泛的关注,但它与其他进化算法一样存在易陷入局部最小的缺点 .在蚁群算法的基础上,通过修改它的信息素轨迹更新规则,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移 .仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法 .     

求解旅行Agent问题的自适应蚁群算法

针对现有的蚁群算法在求解旅行Agent问题中所存在的全局最优解的收敛速度不强和一致性欠佳等问题,在蚁群算法的基础上,利用算法的迭代次数来动态自适应地修改选择路径上的信息素的更新规则和信息素的挥发系数,从而使Agent在路径选择中这两方面的能力得到了提高。实验结果表明,相比现有的解决旅行Agent问题的蚁群算法,该算法在求解全局最优解的收敛速度和一致性方面具有更强的优势。     

基于复杂网络理论及蚁群算法的MA迁移策略

移动Agent问题主要是解决移动Agent在不同主机间移动时如何根据移动Agent的任务和其他约束条件来规划最优的迁移路线。蚁群算法是一种新的生物进化算法,具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,是一种解决旅行Agent问题的有效手段,但同时也存在一些缺点,如运算过程中收敛速度慢,易出现停滞现象等。复杂网络理论是一个新兴的理论,它发现现实的网络具有新的特性,为了刻画这一新的网络结构,引入了新的特征度量,节点的“度”就是其中一个。在蚁群算法的基础上,在状态转移规则等中加入度这一系数,同时自适应调整挥发系数ρ来提高算法的性能。将该算法用于移动Agent问题,模拟计算结果显示移动Agent在移动时能以最优的效率和最短的时间来完成迁移。     

改进的蚁群算法求解旅行Agent问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点。旅行Agent问题是一类复杂的组合优化问题,目的在于解决移动Agent 为完成用户指定任务,在不同主机间移动时的迁移策略问题。在蚁群算法的基础上,引入变异运算,并且对蚁群算法的全局和局部更新规则进行改进,引入自适应的信息素挥发系数来提高收敛速度和算法的全局最优解搜索能力,从而使得移动Agent在移动时以最优的效率和最短的时间来完成迁移。仿真结果表明,改进的算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法。     

子旅行商问题及其蚁群求解算法

扩展旅行商问题是根据实际需要对传统旅行商问题的一种延伸和拓展,在实际问题中有许多有趣的应用。提出一种新的扩展旅行商问题(子旅行商问题),传统旅行商问题仅仅是子旅行商问题的一种特例。然后根据子旅行商问题的定义对蚁群系统算法进行改造,设计了一种有效的求解子旅行商问题的蚁群算法,并根据子旅行商问题的特点设计了一种高效的邻域局部搜索技术来提高解的质量。最后在10个TSPLIB范例上进行比较实验。结果表明:改进的蚁群算法能够有效求解提出的子旅行商问题,设计的邻域局部搜索技术是有效的。     

基于改进型蚁群算法求解旅行Agent问题

本文在蚁群系统的基础上,提出一种改进型蚁群算法.蚂蚁之间通过外激素进行间接交流从而达到合作的目的,在利用已有信息与探索新解并重的策略指导下给出所求解问题的最优解,并且由于遗传算子的引入及全局更新规则的修正,不再易于陷入局部极小.本文采用改进型蚁群算法求解复杂的组合优化问题-旅行Agent问题,取得了满意的效果.实验结果表明,改进型蚁群算法具有鲁棒性强、自适应、并行化、正反馈的优点.     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

优化型蚁群算法在旅行商问题中的应用研究

针对基本蚁群算法的搜索时间长和局部收敛等现象,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的优化型蚁群算法,该算法有效地将最大最小蚁群算法（MMAS）和遗传算法（GA）相结合,一方面在很大程度上缩短了算法的寻优时间;另一方面有效地避免了算法的早熟停滞现象。利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了优化型蚁群算法在性能上优于MMAS和GA。     

蚁群和遗传混合算法求解旅行商问题

旅行商是应用广泛的优化组合问题,采用蚁群和遗传混合算法解决旅行商问题,利用遗传算法的交叉、变异机制解决蚁群算法易出现局部最优解的问题,将混合算法在VBA环境调试运行。混合算法与蚁群算法、遗传算法仿真数据比较,混合算法具有较好改进效果。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

WSN中改进蚁群算法求解移动代理问题*

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题,在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素,而且考虑节点的剩余能量,从而引导蚂蚁选择不同的路径;同时,针对无线传感器网络节点通信能力有限的特点,为了避免无效路径的产生引入变异操作。理论分析和仿真实验表明,改进后的蚁群算法增强了算法的全局搜索能力并有效求解无线传感器网络移动代理迁移路径问题。     

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.     

A new and efficient ant-based heuristic method for solving the traveling salesman problem

Abstract: In this paper, we present an efficient metaheuristic approach for solving the problem of the traveling salesman. We introduce the multiple ant clans concept from parallel genetic algorithms to search solution space using different islands to avoid local minima in order to obtain a global minimum for solving the traveling salesman problem. Our simulation results indicate that the proposed novel traveling salesman problem method (called the ACOMAC algorithm) performs better than a promising approach named the ant colony system. This investigation is concerned with a real life logistics system design which optimizes the performance of a logistics system subject to a required service level in the vehicle routing problem. In this work, we also concentrate on developing a vehicle routing model by improving the ant colony system and using the multiple ant clans concept. The simulation results reveal that the proposed method is very effective and potentially useful in solving vehicle routing problems.