一种改进的智能蚁群优化算法

为了提高基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm）的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。     

基于蚁群算法的飞机定检人员均衡配置

将蚁群算法(ACO)应用于飞机定检人员均衡配置中.首先,根据均方差指标建立人员均衡配置模型;其次,运用3种精英策略并引入信息素限制和自适应机制对基本蚁群算法进行改进,同时提出一种新变异算子以进一步提高算法的性能;最后,运用改进蚁群算法求解模型.实例仿真表明,改进蚁群算法克服了基本蚁群算法搜索时间长、容易早熟的不足,均衡...     

一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.     

求解TSP的带混沌扰动的模拟退火蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优及收敛速度较慢的问题,提出一种带混沌扰动的模拟退火蚁群算法。引入模拟退火机制及混沌系统,分别对基本蚁群算法中的蚂蚁种群搜寻范围以及信息素设定与更新进行改进,提高蚁群算法全局搜索能力。使用该算法与基本蚁群算法同时求解TSP这一经典组合优化问题,对两种算法的求解性能进行对比分析。仿真结果表明,该算法的求解精度及求解效率都明显优于基本蚁群算法。     

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。     

基于差分演化的自适应参数控制蚁群算法

蚁群算法存在对参数的依赖、早熟和停滞等缺点但具有与其他算法容易结合的特点,据此,将差分演化算法应用到蚁群算法的参数选取中,提出一种改进的蚁群算法。将蚁群算法的参数作为差分演化算法解空间的向量元素,在自适应地寻找蚁群算法最优参数组合的同时求解问题的最优解。改进算法对蚁群算法中的参数进行自适应调整,可避免大量盲目的测试,扩大蚁群算法的搜索空间,提高全局搜索能力。在典型的旅行商问题上进行对比实验,结果验证了改进算法的优化性能高于传统的蚁群算法。     

一种基于精英策略的改进蚁群算法及应用

针对基本蚁群算法存在求解速度慢,容易出现"早熟",导致搜索停滞的缺点,将遗传算法中排序的概念扩展到精英机制当中,以一种新的加权方法进行信息素更新,建立了改进蚁群算法模型.对30城市物流配送问题仿真结果表明:改进算法的求解速度和求解精确度都明显优于基本蚁群算法.     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究

物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度,进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法,针对蚁群算法的缺点,分别对信息素更新策略、启发因子进行改进,并引入搜索热区机制,有效解决了蚁群算法的缺陷。最后,以哈尔滨市局部地图为原型,应用MATLAB软件对改进蚁群算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真,并与基本蚁群算法对比分析,验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。     

改进蚁群算法在TSP中的应用研究

针对现有路径动态诱导算法在交通问题规模增大时存在的性能急剧下降的问题,提出了一种改进的混合遗传蚁群算法.为解决蚁群算法对信息素的强依赖性导致的局部最优解现象,及遗传算法存在的全局搜索性能强但收敛速度慢等问题,将蚊群算法与遗传算法相结合,基于遗传算法的交叉变异因子,改进了信息素浓度的设定方式,加强了传统蚁群算法的全局搜索能力;利用蚁群算法的局部搜索能力较强的特点,提高了传统遗传算法的收敛速度.仿真结果表明,相比于遗传算法与蚁群算法,所提算法在求解不同规模的旅行商问题时具有更强的全局搜索性及快速收敛性.     

基于改进蚁群算法的最优路径搜索方法研究

基本蚁群算法在求解图的最优路径问题时,随着图的节点的增加,搜索速度变慢,并且容易陷入局部最优的问题。针对这个问题,对基本蚁群算法进行改进,通过引入搜索方向引导信息和搜索热区信息提高了算法的搜索速度和精度。仿真实验表明,改进蚁群算法比基本蚁群算法具有更高搜索速度和精度,且易得到全局最优路径.     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

初始信息素筛选的蚁群优化算法在HDFS副本选择中的研究

随着社会信息化程度的不断提高,各种形式的数据急剧膨胀.HDFS成为解决海量数据存储问题的一个分布式文件系统,而副本技术是云存储系统的关键.提出了一种基于初始信息素筛选的蚁群优化算法(InitPh_ACO)的副本选择策略,通过将遗传算法(GA)与蚁群优化算法(ACO)算法相结合,将它们进行动态衔接.提出基于初始信息素筛选的ACO算法,既克服了ACO算法初始搜索速度慢,又充分利用GA的快速随机全局搜索能力.利用云计算仿真工具CloudSim来验证此策略的效果,结果表明:InitPh_ACO策略在作业执行时间、副本读取响应时间和副本负载均衡性三个方面的性能均优于基于ACO算法的副本选择策略和基于GA的副本选择策略.     

求解包含复杂关联约束的JSSP 的二级嵌套混合算法

作业车间调度问题(JSSP)包含“设备分配”和“工序排序” 2 个相互耦合的子问题,目 前的研究主要集中于工序串行的小规模问题。如果工序之间还存在并行、甚至嵌套等复杂关联 约束,则可行域性状非常复杂,当规模较大时,甚至难以求得可行解。针对以上难点问题,在 分别发挥遗传算法求解“分配问题”和蚁群算法求解“排序问题”的优势基础上,提出了二级嵌套 模型及其基本思路。通过一系列改进策略,如：基于工序的整数编码策略、基于设备类型的多 节点交叉策略、设备类别区间内基因互换的变异策略、基于逆向遍历的可行路径形成策略、基 于最短加工时间的信息素播洒与更新策略等等,构造了集成遗传算法与蚁群算法于同一循环体 的二级嵌套混合算法。针对中等规模问题,分别采用遗传算法、蚁群算法、二级嵌套蚁群算法、 遗传算法与蚁群算法相结合的二级嵌套混合算法,进行了对比试验研究。结果验证了所提算法 的可靠性和优越性,为求解包含复杂关联约束的JSSP 提供了新思路和新方法。     

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。     

基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1背包问题

在项目决策与规划、资源分配、货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1背包问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示：通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多雏0-1背包问题的有效算法。     

基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法求解车辆路径问题

为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采用混沌扰动策略进行调整;针对标准蚁群算法的贪心规则随机性缺点,新算法采用邻域交换策略对最优解进行调整。在用于求解不同规模车辆路径问题的仿真结果表明,新算法比标准蚁群算法和遗传算法具有更好的效果。     

ACOCS:一种云环境下资源调度混合算法

蚁群算法在优化组合问题中有着重要的意义,传统的蚁群调度算法搜索速度慢、容易陷入局部最优。针对这种情况,结合布谷鸟搜索算法,提出一种基于蚁群算法与布谷鸟搜索算法的混合算法(ACOCS),用于云环境下的资源调度。该方法有效保留了蚁群算法求解精度高和鲁棒性的特性,并融入了布谷鸟搜索具有快速全局搜索能力的优势。仿真实验结果表明,提出的ACOCS调度算法有效减少了调度所需的响应时间,也在一定程度上提高了系统资源利用率。     

基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传.蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传.蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决...     

云存储副本优化选择策略

为了提高云计算环境中系统的整体数据调度效率,对云存储系统中的副本选择问题进行研究,提出一种基于蚁群觅食原理的云存储副本优化选择策略。该策略利用蚁群算法在解决优化问题上的优势,将自然环境中蚁群的觅食过程与云存储中的副本选择过程相结合;再充分应用信息素的动态变化规律以及高斯概率分布特性优化副本的选择方式,得出一组副本资源的最优解,从而为数据请求响应合适的副本。在OptorSim仿真平台上对该算法进行实现,实验结果表明该算法具有不错的表现,如在平均作业用时这一性能指标上相比原始蚁群算法提升了18.7%,从而在一定程度上减少了副本选择过程的时间消耗,降低了网络负载。     

应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制：在人工蚁选择路径阶段，设置侦查素路径为优先，为非侦查素路径设置惩罚因子；利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素，通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞；在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略，并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明，提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布，加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量，克服传统多态蚁群算法的缺陷。