一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法

提出了一种新的用于求解TSP问题的智能蚁群优化算法。新算法从TSP问题本身出发,提取出了该问题的一种本质特征,并赋予蚁群算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力,以提高精英蚂蚁的搜索质量,进而使得新算法整体的求解能力得以提高。文章中不仅阐述了新算法的原理,而且进行了仿真实验,实验结果表明新算法在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

二次蚁群算法在运输调度问题中的应用

蚁群算法在解决车辆路径问题VRP(Vehicle Routing Problem)上表现了很大优势,但也存在全局搜索能力较低、易出现停滞等缺陷.提出的二次蚁群算法是指先用改进的自适应蚁群算法对VRP求得一个可行解,再用求解旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem)的蚁群算法对所得到的解进一步优化,从而得到最优解.从两个实验仿真结果的数据上看,该算法具有很强的搜索能力,克服了基本蚁群算法的某些弊端,能够有效地求解车辆路径问题.     

基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,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,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用

围绕蚁群优化算法的理论及应用,针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题,运用了一种基于自适应的蚂蚁算法,并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率,将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。仿真实验结果表明,改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径,相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。     

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.     

基于混合行为的自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法求解能力的不足,提出了一种基于混合行为的自适应蚁群算法(HBACA).通过引入具有多行为的混合蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象;另外在每次迭代过程中具有不同行为的蚂蚁数目可以视具体情况而动态地进行调整,以便在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得一个较好的平衡.实验表明,相比ACS、MMAS算法,改进算法求解TSP问题的性能得到了加强.     

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。     

智能蚂蚁算法--蚁群算法的改进

蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法。在蚁群算法的基础上，提出了一种新的启发式搜索方法——智能蚂蚁算法。智能蚂蚁算法与蚁群算法相比，主要在以下四点进行了改进：第一，取消了外激素；第二，自动调整选择最优路径的比例；第三，目标城市的选择方法不同；第四，引入扰动以避免陷入局部优化。实验结果表明，智能蚂蚁算法可以在减少计算量的同时，取得更好的搜索结果。     

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。     

基于信息熵调整的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法在求解大规模旅行商问题进易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应蚁群算法.该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略.信息熵的计算以某条路径边上的信息素占总信息素量的比例为基础.对大规模城市数旅行商问题进行实验,实验结果表明,提出的基于信息熵调整的自适应蚁群算法能获得比基本蚁群算法更好的解,并且增加了算法的稳定性.     

基于MapReduce的混合蚁群算法研究

传统的蚁群算法在收敛速度上较慢且容易导致局部最优解,本文提出一种基于双模式的混合蚁群算法,即在算法的每次迭代中有比例地选择其中一种模式来获得蚂蚁的最优路径,可以实现在相对较少的时间内寻找出最优路径,且避免陷入局部最优解。由于蚁群算法天然具有并行化的特性,本文将混合蚁群算法与MapReduce结合,大大缩短了算法的执行时间。实验结果表明,基于MapReduce的混合蚁群算法可以实现在相对较少的时间内寻找出较优的路径。     

基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究*

为了对MFJSSP进行优化,给出了改进的基于蚁群算法的MFJSSP解决方法。改进后的算法根据工件数量确定子集数量。给出了可选工作集的构建方法及在寻优过程中的邻域搜索策略,并对蚁群算法的参数选择问题进行了讨论。完成了MFJSSP中蚁群算法的改进,并将改进后的蚁群算法应用于解决4×5问题和8×8问题,取得了较理想结果。实验结果证明所提出的算法在解决MFJSSP上是一种可行、有效的解决方法。     

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。     

基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究*

针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。     

基于量子蚁群算法的网格任务调度研究

任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。     

基于蚁群遗传算法的自动化立体仓库拣选路径优化

合理优化货物的拣选路径是提高自动化立体仓库运行效率的一种有效方法。通过分析自动化立体仓库拣选作业的工作流程与特点,为自动化仓库拣选作业建立优化数学模型,首先利用蚁群算法生成优异的初始种群,然后通过遗传算法对该数学模型进行优化求解。仿真结果表明该模型是可行的,蚁群遗传算法的混合不仅得到更精确的结果而且加速了算法的求解速度,从而能够改善拣选作业的效率。     

混合智能算法在多约束优化问题中的应用*

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子种群优化融合的混合智能算法来解决多约束最优路径和QoS路由问题。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化,利用PSO算法来优化蚁群算法中的信息素,优势互补。仿真结果表明该算法是可行、有效的。     

基于多态蚁群优化的图像边缘检测

为了获得更好的边缘检测效果,提出了多态蚁群优化的边缘检测算法。通过侦察蚁的局部搜索标记侦察素,在搜索蚁进行全局搜索的过程中辅以侦察素的作用,提高算法的寻优能力。实验表明,算法在能够提取出弱边缘的情况下,有效地抑制了噪声和纹理信息。     

基于贪心策略的自适应蚁群算法在TSP中的应用

目前,蚁群算法已被广泛应用于解决大量的组合优化问题,但基本蚁群算法搜索时间较长,容易陷入局部最优解的缺点比较突出。该文在基本蚁群算法模型的基础上,将贪心算法融入其动态转移过程中,提出一种基于贪心策略的动态自适应改进方法,并将改进后的算法应用于TSP问题。最后通过对比仿真,证明改进算法的可行性和有效性。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化

基本蚁群算法在优化过程中存在搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点.研究构造了一种基于蚁群算法的混合算法,利用蚁群算法首先求出问题的基本可行解,采用遗传变异中的单亲逆转算子进行再次优化,求得问题最优解.对物流配送路径优化的仿真试验表明,相对于基本蚁群算法和遗传算法,混合算法的优化质量和效率更优.