一种基因与蚁群的融合算法研究

蚁群算法具有分布式并行搜索能力，通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，但初期信息素匮乏，收敛较慢。提出一种基因算法与蚁群算法融合的算法，将基因算法加入蚁群算法的每一次迭代中，利用基因算法快速收敛的优点，来加快蚁群系统的收敛速度；且基因算法中的变异机制，有利于提高蚁群算法跳出局部最优的能力。优势互补，实验结果表明该基因蚁群融合算法在寻优能力和收敛速度上都比基因算法和蚁群算法有较大的提高。     

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的。介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向。     

蚁群算法解决指派问题的研究和应用

指派问题是在生产和生活中经常出现的问题。本文建立了指派问题的数学模型,对现有的解决指派问题的蚁群算法进行了分析,并设计了一种改进的解决指派问题的蚁群算法,有效地提高了蚁群算法解决指派问题的准确性和效率,并通过实验结果验证了应用蚁群算法解决指派问题的可行性和先进性。     

以蚁群优化为基础的组播路由算法优化

分析组播路由算法和蚁群优化算法,并通过仿真实验评价了以蚁群优化为基础的组播路由算法的优化方法。当路由计算的规模较大时,信息中未搜索到的数量能够减少并趋近0,将路由算法的全局搜索能力降低。蚁群算法中,蚂蚁的数量与算法的全局搜索能力呈正相关,但蚂蚁的数量在增加的过程中会影响其收敛速度。通过蚁群优化组播路由算法,能够在规模的限定下,提高算法的搜索能力。     

基于聚类的蚂蚁优化算法

尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用,但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈.基于这些原因,根据经济学组织交易成本理论,文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法:基于聚类的蚂蚁优化算法,并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象.     

基于聚类的蚂蚁优化算法

尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用，但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈。基于这些原因，根据经济学组织交易成本理论，文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法：基于聚类的蚂蚁优化算法，并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象。     

蚁群算法及其应用研究进展

蚁群算法作为一种仿生进化算法,是受到真实蚁群觅食机制的启发而提出的.首先介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,然后分别就蚁群算法的理论和应用的研究现状进行了综述,主要包括蚁群算法的参数设置,蚁群算法的改进,蚁群算法的收敛性以及蚁群算法在组合优化问题和连续优化问题中的应用,并进一步给出了它们的研究重点和发展方向,最后是关于蚁群算法的研究展望和面临的挑战,提出了蚁群算法研究中值得探讨的一些课题.     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.     

基于改进蚁群优化的盲检测算法

文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进,提出了一种新的算法：基于特种蚁群优化算法,并将其用于信号盲检测。文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象,优化盲检测性能。对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明：基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下,提高了算法的盲检测性能,具有可行性和有效性。     

蚁群混沌混合优化算法

为了克服混沌搜索的盲目性,提出了一种蚁群算法和混沌优化算法相结合的混合优化算法,该算法利用蚁群算法中信息素正反馈的思想指导当前混沌搜索的区域。工作蚁群按照信息素的浓度高低,分别按照不同的概率搜索不同的搜索区域,从而可减少混沌盲目搜索的次数。仿真结果表明,该方法能够明显提高混沌优化算法的寻优效率,同时算法的通用性将有所提高。另外,对于含有多个全局最优解的函数,在一次寻优过程中,该算法可以找到全部最优解,这是通常混沌搜索算法所不具备的。     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin（2/x） with infinite collapses within the finite region[-1, 1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses （e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map）, a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm （AMSCOA） is proposed by using the chaos model x = sin（2/x）. In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken： 1） the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2） the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin(2/x) with infinite collapses within the finite region[-1;1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses (e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map), a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm (AMSCOA) is proposed by using the chaos model x = in(2/x). In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken: 1) the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2) the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.     

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。     

混沌优化算法的性能分析

现代优化算法主要解决全局最优问题，其本质是概率性的．借鉴多种自然现象，人们提出了许多仿生、仿物算法，如禁忌搜索算法（TABU）、模拟退火（SAA）、遗传算法（GA）、进化策略（ES）、蚁群算法（ACA）等．利用混沌的遍历性进行优化搜索就是一种很有趣的研究思路，尤其对于虫口方程人们进行了许多研究，取得了一定的研究成果．但和普通的随机搜索算法相比，其性能之不足也很明显，主要体现在：混沌的遍历性不均匀，在边界处搜索密度高，远不如随机Monte Carlo搜索方法．这就从本质上决定了其搜索性能在普适性上与Monte Carlo算法有差距．仿真计算证实了这个结论．因此对于利用虫口方程进行的混沌优化研究需要谨慎采用．     

改进优化问题混合算法研究

针对蚁群算法和遗传算法存在的不足,提出了一种优化混合算法。利用遗传算法快速搜索性和改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,然后通过蚁群算法的并行性和正反馈机制,反复迭代进行高效求解,从而克服了两种算法的缺点,降低了算法空间复杂度,提高了算法运行效率,进而达到了组合优化的目的。通过对旅行商问题仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法

针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性．其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解．最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景．     

嵌入混和混沌搜索的蚁群算法

介绍了一种嵌入变尺度方法和禁忌搜索的混沌优化的蚁群优化法（ACA-HCO）,通过产生随机性的混沌变量,加入智能性禁忌表,采用变尺度法,加速搜索过程,混沌变量的随机性和遍历性有效克服了基本蚁群算法陷入局部最优的不足。将此方法用于求解C-TSP问题结果令人满意,用此方法进行数值计算,并与混和混沌法（MSCOA-TB）比较,其效果明显高于MSCOA-TB。     

混沌细菌群体趋药算法及应用

为了解决传统细菌群体趋药优化算法的收敛速度较慢问题,提出混沌细菌群体趋药算法。该算法在细菌群体中加入基于Tent映射的混沌搜索,增加了细菌群体中个体的多样性,将寻优过程分成趋药细菌群和混沌细菌群同时进行,提高了细菌群体优化算法的全局收敛能力。典型实例表明,本方法收敛速度快,优于传统细菌群体趋药优化算法。     

基于粗粒度模型的蚁群优化并行算法

为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍以上。