公司班车的协同车辆路径问题

考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型.针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法.应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法.     

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。     

基于改进的混沌蚁群算法的网络路由优化研究

在网络路由性能优化的研究中,针对蚁群算法易陷入早熟、停滞和寻优时间过长等缺点进行改进,给出了改进的混沌蚁群算法的网络路由优化方法。混沌运动具有随机性、遍历性和对初始条件的敏感性等特点,故可利用混沌初始化信息素来改善个体质量和混沌扰动来避免搜索陷入局部最优,同时由于蚁群算法中的信息素更新公式不能准确的区分解的优劣程度,故引入新的信息素更新公式,加强蚁群搜索时的正反馈性能,加速算法的收敛。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。     

多蚁群伪并行优化算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象，提出了一种多蚁群伪并行优化算法，将蚁群分成若干个子蚁群，在各子蚁群中引入信息素平滑机制，通过设计迁移算子，使多个子蚁群并行、协同寻优，从而使算法跳离局部最优解。类比实验表明，该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力。     

引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法

为提高传统蚁群算法在解决旅行商问题时的优化效果，提出了一种引入动态分化和邻域诱导机制的双蚁群优化算法。该算法首先引入混沌随机策略，在算法初始化阶段改变原始的贪心策略，使初始信息素混沌分布，以保持种群的多样性，从而提高解的精度；其次，将蚁群分为孤立蚁群与正常蚁群，两组蚂蚁分别在当前最优路径与离群路径附近搜索；在种群间采取诱导机制，正常蚁负责搜索最优路径，孤立蚁混沌随机释放信息素，将正常蚁群诱导至新的路径邻域，从而有效地平衡收敛速度与解的多样性之间的矛盾。通过对不同规模的旅行商问题仿真结果的比较，验证了所提算法的有效性。     

求解TSP问题的一种改进蚁群算法

TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。     

改进的重叠蚁群优化算法

针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。     

混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用

蚁群算法在求解车辆路径问题过程中存在搜索时间长、易于陷入局部最优解的问题。为此,设计并实现一种混合蚁群算法。引入变异算子增强算法的全局搜索能力,采用2-opt法优化阶段最优解的子路径。通过对信息素的挥发因子进行动态调整,从而有效控制信息量的变化速度。实例仿真结果表明,该算法具有较好的求解效率和寻优效果。     

基于自适应蚁群聚类的入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应混沌蚁群聚类改进算法。该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整信息素更新策略。每一次迭代结束时,使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup 1999入侵检测数据集所作的仿真实验结果表明,聚类效果改进明显,并能有效提高入侵检测的检测率、降低误检率。     

变尺度混沌蚁群优化算法

将变尺度混沌搜索算法融合到蚁群算法中,并用于求解连续空间优化问题。蚁群算法每一次迭代结束时,就使用混沌搜索算子在当前全局最优解附近搜索更好的解。而随着蚁群算法的进行,混沌算子搜索范围逐渐缩小,这样,混沌算子在蚁群搜索的初期起到防止陷入局部最优的作用,在蚁群搜索后期起到提高搜索精度的作用。将变尺度混沌蚁群优化算法用于求解函数优化问题的实验结果表明,该算法在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种测试函数优化问题方面具有很好的效果。     

求解TSP的改进蚁群算法*

针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。     

和声蚁群耦合算法求解整数规划的应用研究

针对于求解一般的整数规划问题,提出了和声蚁群耦合算法。采用和声搜索更新种群策略和个体扰动策略改善了蚁群算法过早收敛的问题,同时采用蚁群算法对寻优路径信息素的正反馈来加快和声搜索收敛于最优路径。实验结果表明,相比于蚁群算法和和声搜索算法,新算法大大提高了一般整数规划问题的搜索效率。     

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。     

用改进蚁群算法求解函数优化问题*

提出将蚁群算法用于求解函数优化问题的新方法。使用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁觅食的方式,更新搜索路径上的信息素,按照转移概率来决定搜索方向,即通过信息素来指引搜索,最后搜索收敛于各个全局最优解。给出了基于此思想的具体算法,并通过计算示例仿真说明了该算法的有效性,表明该算法可以同时快速收敛发现多个全局最优解,并保持稳定。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

多目标优化问题的蚁群算法研究

将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间,针对多目标优化问题的特点,提出一种用于求解带有约束条件的多目标函数优化问题的蚁群算法.该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,用以加速算法收敛和维持群体的多样性.通过3组基准函数来测试算法性能,并与NSGAII算法进行了仿真比较.实验表明该方法搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近的效果好,获得的解的散布范围广,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题

针对车辆路径问题(VRP),提出基于logistic函数的自适应混沌蚁群优化算法。利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特点,把具有强局部搜索能力的logistic映像融入到蚁群算法局部信息素更新中。屏蔽logis-tic映像断点区间,克服蚁群算法搜索时间过长、易于停滞的现象,提高算法准确度。选用VRP标准库实例进行的仿真实验表明,新算法能准确找到已知最优解,与其他算法的比较实验证明了该算法的有效性。     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

求解连续空间优化问题的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限件和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量了比特,完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性;最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.该算法将量子比特的两个概率幅部看作蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数日相同时,可使搜索空间加倍.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性.