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。     

用于求解函数优化的蚁群算法设计

为了求解一般的函数优化,在对标准蚁群算法研究的基础上,将遗传算法的编码方式引入蚁群算法,对蚁群算法的信息素更新进行改进,并提出一种搜索矩阵表达方式,减少了搜索矩阵的规模,从而提高了搜索效率。通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性。     

物流配送最短路径网搜索的改进蚁群算法

将蚁群优化的基本原理用到物流配送网最短路径搜索中,在充分考虑了物流配送网基本特性后,采用了一种基于加强方向性搜索、减少搜索范围的蚁群算法对其进行具体实现.改进的蚁群算法改善了基本蚁群算法中的随机搜索特性,使算法能以较快的速度收敛到最优解上.     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合，可抑制蚁群算法早熟收敛问题，并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集，提高其求解质量和效率；引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。     

一种自适应分组的蚁群算法

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性，但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷，通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中，减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来，提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法，从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明：新提出的算法明显快于基本蚁群算法，佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法，以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

蚁群算法改进探讨及其在TSP中的应用研究

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，能够有效的解决组合优化问题。本文在介绍了蚁群算法的基本原理和解决旅行商（TSP）问题的模型的基础上。对蚁群算法做了相应的改进：通过应用新的选择策略和引入扰动以避免陷入局部优化，使得算法可以在减少计算量的同时。取得更好的搜索结果。     

一种基于蚁群算法的主题爬虫搜索策略

针对目前主题爬虫采用"启发式"搜索策略出现的"近视"缺点,提出了一种基于蚁群算法的主题爬虫搜索策略。该方法将蚁群算法引入到主题爬虫的搜索策略中,并对蚁群算法中信息素的更新计算进行了改进,使其具有一定的自适应性。通过与其他搜索策略的比较实验,结果表明该算法能够更好地提高爬虫的全局搜索能力。     

基于多蚁群的并行ACO算法

通过改变蚁群优化(ACO)算法行为,提出一种新的ACO并行化策略——并行多蚁群ACO算法。针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,改进选择策略,实现具有自适应并行机制的选择和搜索策略,以加强其全局搜索能力。并行处理采用数据并行的手段,能减少处理器间的通信时间并获得更好的解。以对称TSP测试集为对象进行比较实验,结果表明,该算法相对于串行算法及现有的并行算法具有一定的优势。     

改进信息素蚁群算法测试用例生成技术

软件测试用例的设计和生成是整个测试工作的重点和难点,往往需要耗费大量的时间,为了减少测试工作量,防止测试用例数目过多而导致爆炸,在传统蚁群算法的基础上,针对传统蚁群算法初期搜索效率低、搜索信息素相对匮乏、搜索模型过于简单、正反馈机制容易产生停滞早熟现象等问题,对蚁群算法进行系统化改进,建立蚁群搜索路径,改进信息素挥发系数,并将其用于软件测试用例的自动生成,提高软件测试效率,降低测试代价.     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

改进的蚁群算法及其在弹道优化中的应用

针对连续空间的优化问题提出了一种改进蚁群算法及搜索空间的自适应调整方法,将搜索空间逐步缩小到最优解附近,并通过信息素扩散机制增强对最优解附近区域的搜索,这些改进措施有利于改善蚁群算法的收敛速度和提高算法的求解精度。将这种改进算法应用到弹道优化过程中,可以有效收缩搜索空间范围获得高精度的最优弹道,这说明了算法的有效性。     

蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究

研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。     

基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取

多态蠕虫特征提取是基于特征的入侵检测的难点,快速提取出精确程度更高的多态蠕虫特征对于有效防范蠕虫的快速传播有着重要的作用。针对层次式的多序列匹配(HMSA)算法进行多序列比对的时间效率较低和由迭代方法提取出的特征不够精确等问题,提出了基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取方法antMSA。该方法首先对蚁群的搜索策略进行了相应的改进,并将改进后的蚁群算法引入到奖励相邻匹配的全局联配(CMENW)算法中,利用蚁群算法快速收敛能力,在全局范围内快速生成较好解,提取出多态蠕虫的特征片段;然后将其转化为标准入侵检测系统(IDS)规则,用于后期防御。实验表明,改进后的蚁群算法能够较好地克服基本蚁群算法的停滞现象,扩大搜索空间,能够有效提高特征提取的效率和质量,降低误报率。     

蚁群优化算法在Ad Hoc网络路由中的应用

针对蚁群算法固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群算法的Ad Hoc网络路由算法。通过采取赌轮方式和扩散信息素提高路由搜索能力,绕开能量低的邻居节点均衡网络节点能量;同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力。经过与已有路由算法AODV的仿真比较,结果表明该算法不仅增加了路径的搜索多样性,减少了路径收敛时间,而且提高了网络的生存时间。     

基于蚁群算法的城市体育设施优化选址

在多目标以及大型空间约束情况下的城市体育设施选址求解规模较大，难以求解出理想的解集。本文提出一种改进的蚁群智能算法模型，模型主要通过改进蚁群原始信息素分布以及挥发系数，加快算法的收敛速度以及精度，得出理想的候选解。将该方法应用于长沙市雨花区的体育设施选址，取得了较好的效果，实验结果表明，采用本文所设计的改进蚁群算法模型，适合求解大规模空间下的城市体育设施选址问题。     

基于启发式机制的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解最短路径问题时收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出基于启发式机制的改进蚁群算法.在蚁群系统（ant colony system,ACS）算法基础上通过候选节点到目标点的距离动态调整启发函数,提高收敛速度;算法陷入局部最优时,引入惩罚函数,使当前最优路径上的信息素快速下降而降低蚂蚁下一次搜索正反馈的影响,避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,在复杂环境中,包括终点处存在凹形障碍物时,该算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能.     

物流配送车辆路径问题的优化研究

物流中的车辆路径问题(VRP)是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果表明,提出的融合算法能高效解决VRP问题,且优化效果比单算法好。     

基于KPCA及改进蚁群遗传算法的齿轮箱故障诊断

鉴于齿轮箱系统的复杂性和齿轮箱故障信号的多样性,提出一种基于KPCA和改进蚁群遗传算法(IACG)相结合的齿轮箱故障诊断新方法.通过KPCA去掉原始故障参数集中的冗余信息,再利用IACG算法找出降维后参数的最优解.IACG算法改进了传统蚁群算法中的概率转移公式,通过增加区域目标函数值,提高了转移运算的效率和准确率;IACG算法增加了局部搜索功能,计算得到的蚂蚁解与遗传算法的均匀两点交叉算子相结合,减少了算法的搜索时间,扩大了搜索空间,使得收敛效果更趋近最优解.实验结果表明,KPCA与IACG相结合的算法可以有效识别齿轮箱故障,相对于传统的蚁群算法,其运算效率和准确率有很大提高.     

基于改进蚁群算法的模糊控制器优化设计

研究控制器优化问题,由于模糊控制系统参数无法同时优化,使得系统选择参数困难,使系统控制效果存在一定的缺陷,安全性和可靠性降低。为解决上述问题,提出了一种多种群进化蚁群算法对模糊控制器优化设计。采用懒蚂蚁效应的改进蚁群算法进行优化,在传统蚁群算法的基础上,采用多个种群并行,对算法的初始化、路径构建以及信息素更新改进,并引入到模糊控制器的隶属函数、模糊规则的优化搜索中,搜索出适应于不同控制阶段的模糊控制器参数及控制规则,并进行仿真。仿真结果证明了改进算法对模糊控制器的参数具有良好的搜索速度和精度,使系统有很强的鲁棒性。