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。     

一种定向式挖掘的连续域蚁群算法

针对蚁群算法在求解连续域优化问题时存在复杂度较大、迭代次数较长等问题,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。改进的蚁群算法通过对解空间定向式挖掘来实现全局快速搜索。给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与其他连续域蚁群算法以及其他智能优化方法进行仿真对比实验。详细的测试结果表明,改进后算法具有优良的全局优化性能,收敛速度也有很好的提升。     

蚁群算法及其改进形式综述

蚁群算法是一种具有许多优良特性的模拟进化算法，已经成功地解决了许多复杂的组合优化问题。但是蚁群算法并不完善。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题，并综述蚁群算法的多种改进形式，最后对蚁群算法将来的研究方向作出预测。     

基于改进蚁群算法的聚类分析

聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果.     

改进型蚁群算法的多处理机任务调度研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点,是一种解决组合优化问题的有效算法。在介绍蚁群算法基本原理以及探讨该算法的缺陷基础上,针对多处理器任务调度问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的调度策略。仿真研究表明,该算法具有优良的全局优化性能,效果令人满意。     

基于蚁群算法的多维0-1背包问题的研究

系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种求解多维0-1背包问题的算法——多维0-1背包问题蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

蚁群算法在考试安排中的应用

蚁群算法是一种新的进化算法，目前的研究表明该算法具有许多优良的性质，它为组合优化等问题提供了新的思路。利用蚁群算法对考试课程安排这一实际问题进行求解。综合了图论中的着色和运筹学中的背包问题。通过实例的解决和分析，说明了该算法的优越性。     

蚁群算法在求解旅行商问题中的应用综述

旅行商问题作为组合优化研究中最具挑战的问题之一, 自被提出以来就引起了学术界的广泛关注并提出了大量的方法来解决它. 蚁群算法是求解复杂组合优化问题的一种启发式仿生进化算法, 是求解旅行商问题的有效手段. 本文分别介绍蚁群算法中几个有代表性的算法, 综述了蚁群算法的改进、融合和应用的文献研究进展, 以评价近年来不同版本的蚁群算法为解决旅行商问题的发展和研究成果, 并针对改进蚁群算法结构框架、算法参数的设置及优化、信息素优化和混合算法等方面, 对现被提出的改进算法进行了分类综述. 对蚁群算法在未来对旅行商问题及其他不同领域的研究内容和研究热点的进一步发展提供了展望和依据.     

基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径

蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。该文在蚁群算法的选择策略方面进行改进,提出了基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。     

动态调整选择策略的改进蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.     

基于改进蚁群算法的Hanoi给水管网优化设计

给水管网优化设计是一个多变量的离散优化问题,设计方案直接影响到工程的投资.针对蚁群算法在优化给水管网问题时易陷入局部极小难以寻求最优解的缺陷,提出一种改进蚁群算法,通过蚁群分工机制与优化信息素增加值提高了蚁群算法的全局搜索能力.利用改进蚁群算法对汉诺塔管网进行优化设计,结果表明改进蚁群算法的设计方案在满足工程要求的同时造价最低.通过与其他优化方法相比,提出的改进蚁群算法在给水管网优化问题中具有较好的全局搜索能力.     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法

蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.仿真实验表明,所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势.     

一种基于改进蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法

针对目标跟踪数据关联问题给出一种基于改进蚁群算法的数据关联方法。首先,根据多目标数据关联问题的特点,将该问题转化为组合优化问题;其次,将精英策略和排序策略引入传统蚁群算法,得到改进的蚁群算法,利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,将改进的蚁群算法应用于多目标跟踪数据关联中,建立数据关联模型并给出基于改进蚁群算法的数据关联方法;最后,通过仿真实验验证了所获的基于改进蚁群算法的多目标数据关联方法的有效性和优势。     

改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用

研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的.     

一种改进蚁群算法的仿真研究

最新研究表明蚁群算法是一种基于群体的强鲁棒性的进化算法,其基本思想是模拟蚂蚁的合作行为,通过其内在的搜索机制,成为求解组合优化问题的新的进化算法。但是,蚁群算法也有收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并提出了一种改进形式。针对TSP问题的仿真实验结果,表明了该改进算法的有效性。     

求解多目标优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.     

改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

为提高蚁群算法的运算效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。研究中中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真试验证明,改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。     

遗传融合蚁群算法的改进与仿真

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,能够克服收敛速度较慢,易出现停滞,以及全局搜索能力较低的缺陷。但是还不够,因此,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,更加提高其全局优化寻优速度。并将遗传融合蚁群算法和改进的遗传融合蚁群算法分别应用于TSPLIB中的Att532TSP问题进行了仿真实验。仿真研究表明,改进后的算法具有更优良的全局优化性能,效果令人满意。     

交叉变异蚁群算法在VRP问题中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法,新算法利用遗传算法对蚁群算法的参数进行优化,然后利用新的蚁群算法求解基本的车辆路径问题。改进的蚁群算法具有全局搜索能力强的特点,仿真结果表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法。