改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域,提高该区域内初始信息素浓度,避免算法初期盲目搜素;利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径信息素,增强局部搜索能力,加快收敛速度;对全局路径进行寻优,更新全局最优路径信息素。在信息素更新公式中引入信息素增强因子,加强最优路径信息素含量,应用反向学习优化信息素,改进状态选择概率,提高算法寻优能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高了收敛速度,同时寻优能力更强。     

煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。     

基于任务权重蚁群算法在Agent迁移中的应用

针对移动Agent在路径迁移的问题,提出了基于Agent任务权重的改进蚁群算法。该方法是将Agent任务权重的思想应用到蚁群路径信息素的更新当中,使任务权重较大的Agent有权去更新所经过的路径上的信息素,从而提高该算法的全局搜索能力。实验结果表明,相比现有的Agent迁移中路径选择的蚁群算法,提出的改进蚁群算法,在提高该算法的搜索全局最优解的能力的基础上,能更好地提高多任务的Agent系统的运行效率。     

移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.     

自适应路由蚁群算法在导弹残骸搜索中的应用

防空导弹飞行试验后弹目残骸有着重要价值.根据残骸搜索的实际需求,把残骸落点纳入到路网中,结合自适应路由算法,改进了基本蚁群算法,解决了靶场残骸搜索的最优路径问题.蚁群算法有收敛性较差、易于过早陷入局部最优等不足,通过构建蚁群、引入信息素约束条件、调整信息素初始值、自适应改变信息素增量等技术,增强了蚁群搜索能力,改善了算法收敛速度.仿真表明该算法易于编程实现,时延小,鲁棒性强,实用性好.     

改进蚁群算法求解最短路径问题

针对蚁群算法在求解最短路径问题时存在容易陷入局部最优解的问题,对经典蚁群算法提出三方面改进。首先,在初始化信息素浓度时加入方向引导,加快初始搜索速度;其次,在局部信息素浓度更新过程中采用信息素重分配思想,避免由路径信息素衰减过程导致的最优路径信息素浓度过分减少;最后,在全局信息素更新过程中引入动态因子,使其自适应地更新较优路径信息素浓度,以提高全局搜索能力。仿真实验结果表明,该改进算法可以保证收敛速度,并提高算法搜索到最优路径的几率。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。     

基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.     

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.     

蚁群算法在林火扑救路径选择中的应用

针对森林道路错乱复杂的特殊情况和蚁群算法容易出现的局部收敛问题,提出一种用于林火扑救最优路径选择的蚁群算法.在基本蚁群算法的基础上,动态计算启发式信息值并更新信息素,平衡收敛速度与停滞现象的出现概率,增大算法的搜索空间.仿真结果表明,该算法能在较短时间内找出符合实际要求的最优路径,提高蚁群的全局搜索能力.     

基于改进蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络移动代理路由算法,在改进算法中引入了传感节点的剩余能量值、数据处理能力等新的启发因素,从而均衡了网络负载,降低了网络能耗和延时;状态转换规则的改进和自适应全局信息素更新策略的采用克服了基本蚁群算法的不足。仿真实验表明,提出的算法在全局性和收敛速度上均优于其他传统算法。     

云环境下副本优化放置策略研究

为了提高云计算数据调度和副本访问的效率,对副本策略中的副本放置问题进行研究,提出一种基于蚁群算法的副本放置策略。根据自然界中蚁群觅食的原理,把蚁群算法应用于副本放置的整个过程; 利用信息素的动态更新以及拉普拉斯概率分布改进的蚁群算法得出一组最优解进行副本放置。在CloudSim平台上进行了仿真模拟,实验结果表明,提出的方案在平均作业完成时间、网络利用率和负载均衡度上均优于原始蚁群算法,并在一定程度上降低了副本放置的时间消耗和网络负载。     

基于多目标蚁群优化的交通路径优化研究

路径优化是智能交通网络的重要组成部分。如今,仅仅要求出发地与目的地之间的距离最短在实际交通网络中已经不能满足人们的出行需求。本文引入危险品运输(transportation of dangerous goods)概念建立多目标路径优化模型。同时采用蚁群优化算法(Ant colony algorithm,ACA)作为解决多目标优化问题的方法。在分析蚂蚁算法运行机理的基础上,应用MAXMIN方法解决多目标优化模型中候选解的评价问题,并以MAXMIN方法得出的解的适应度(fitness)作为参数改进信息素定义规则,指导蚂蚁算法的搜索方向。最后,在GIS(Geographical Information System)决策系统的支持下,把该模型和算法应用于香港路径优化的实际问题中。实验结果表明模型是有效的,优化算法的收敛速度和优化结果都达到了预期效果。     

基于级联信息素更新蚁群算法的多用户检测

给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串联式的多级更新策略,首先进行有选择性的信息素更新,然后引进随机扰动因子进一步修改信息素,最后采用最大门限确定信息素的范围。最终的仿真结果表明:所提出的级联信息素更新蚁群算法的多用户检测(UCP-ACO-MUD)算法具有较强的跳出局部最优解的性能,效果良好。     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。     

基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划

无人飞行器航迹规划是现代战争中实施远程精确打击,提高飞行器实际作战效能的关键技术。蚁群算法作为一种启发式仿生优化算法,能够有效应用于航迹规划中。针对基本蚁群算法在应用中容易过早陷入局部最优解这一缺点,提出自适应动态双种群蚁群算法的改进策略,通过信息素的震荡变化和挥发系数的自适应调整,扩大搜索空间,提高算法搜索的全局性。并将改进后的算法应用于无人飞行器航迹规划,通过实验仿真,证明了此改进算法在航迹规划应用中的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

蚁群算法在P2P搜索中的应用研究

为了提高P2P网络中资源的搜索效率,蚁群算法被广泛应用于P2P网络的搜索中。但P2P网络中搜索的是大量不同的文件,不同于蚂蚁寻找的单一食物,目前的研究较少考虑到这方面的不同。基于此在应用基本蚁群算法的基础上,引入合成信息素的概念,提出了合成信息素的提取策略,并编程进行了模拟仿真。实验结果表明相比洪泛和基本蚁群算法,可提高查找的结果数并降低网络中产生的消息包总数。因此在蚁群算法中引入合成信息素可有效提高P2P网络的查找效率,进而提高网络的性能。     

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。