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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
侯景伟  孔云峰  孙九林 《计算机应用》2012,32(10):2952-2955
为了解决投影寻踪(PP)需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁群算法的投影寻踪需水预测模型参数优化进行了实例仿真。对基于改进蚁群算法的预测精度与基于人工免疫算法(AIA)和BP神经网络的模型(BPANN)参数优化结果分别进行了比较,实验结果表明:1)这三种算法的拟合精度相对误差绝对值分别小于2%、10%和10%;2)预测精度相对误差绝对值分别小于6%、11%和12%;3)改进蚁群算法能收敛到全局最优解,收敛速度较快。因此,改进蚁群算法的投影寻踪需水预测结果明显优于人工免疫算法和BP神经网络。该方法可推广到其他类似的高维非线性问题上。  相似文献   

2.
为提高小波网络对定制产品成本估算的精度,在分析小波网络和蚁群算法基本原理基础上,对蚁群算法进行了改进,提出了基于改进自适应蚁群算法的小波网络学习算法。在对定制产品进行成本估算的实例研究中,得出该方法的收敛速度和求解精度都要优于其它传统学习算法,说明该方法在训练小波网络时具有更好的学习能力和估算精度。  相似文献   

3.
针对PID参数优化问题,对蚁群算法进行改进,并与遗传算法相结合,提出了改进的GAAA算法;该算法先利用遗传算法获得初始信息,然后运行改进的蚁群算法,大大加快了蚁群算法的速度;对PID控制的参数优化与仿真结果表明,该优化方法无论在时间性能和优化性能上都取得了较好的效果。  相似文献   

4.
针对随机选取聚类中心易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,提出了一种混合优化蚁群和动态模糊C-均值的图像分割方法,该方法利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,并能动态确定聚类中心和数目.针对传统的分阶段结合遗传算法和蚁群算法的策略存在收敛速度慢,聚类精度差的问题,提出在整个优化过程综合遗传算法和蚁群算法,并在蚁群算法中引入拥挤度函数,利用遗传算法的快速性、全局收敛性提高了蚁群算法的收敛速度,同时利用蚁群算法的并行性和正反馈性提高了聚类的精确度.最后将该算法应用到医学图像分割,对比实验表明,混合算法具有很强的模糊边缘和微细边缘分割能力.  相似文献   

5.
根据基本蚁群算法的特点对其收敛性进行分析,给出寻找最短路径的蚁群算法收敛的充分条件.并把算法运用到旅行商问题上,试验结果表明该算法在求解TSP问题上解的精度优于组合优化算法以及遗传算法且收敛速度比较快.  相似文献   

6.
为了弥补蚁群算法在评价测试用例集质量方面的缺陷,应用基于序优化蚁群算法生成优先成对交互测试用例集。在生成测试用例时,采用one-test-at-a-time策略,通过序优化蚁群算法生成涵盖更多总增益的测试用例集,对信息素更新采用分阶段方式。仿真实验表明该算法在解的质量和收敛速度方面优于基本蚁群算法。  相似文献   

7.
粒子蚁群算法综合了蚁群算法和粒子群算法的特点,在局部最优和全局最优解之间取得平衡。新算法在蚂蚁迭代过程中,每隔一定代数将数据引入粒子群运算以提高收敛速度。根据对TSP的eil51问题进行仿真结果可以看出,与通常蚁群算法相比,该算法不仅精度上较为满意,而且效率极高,具有良好的应用前景。  相似文献   

8.
针对蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于种群相似度的自适应改进蚁群算法。利用种群相似度对种群内个体的多样性进行度量并根据优化过程中种群相似度的变化情况自适应地调整蚁群算法的参数和信息素更新策略,提升算法的优化性能。该算法用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,并与经典的蚁群系统(Ant Colony System,ACS)及最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System,MMAS)算法进行比较,实验结果表明改进算法在解的质量与算法稳定性方面得到显著提升,有效地平衡了种群多样性与收敛速度之间的矛盾。  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
李俊  周虎  李波 《控制与决策》2019,34(11):2459-2468
蚁群算法在解决一些NPC(Non-deterministic polynomial complete)问题时具有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛精度低、收敛速度慢等.为了平衡收敛精度与收敛速度之间的矛盾,提出一种基于虚拟蚂蚁的局部优化蚁群算法.该算法通过降低重复计算资源的比例来提高计算资源的利用率,从而提升较少迭代次数时的精度.对单位信息素和全局更新策略进行调整,使之与所提出的算法匹配.同时,增加两点局部优化算子——点交换和交叉去除,加快收敛速度,进一步提高解的精度.通过约束局部优化算子的参数,减少局部优化的计算量,使整体算法的复杂度与基本蚁群算法大致相当.从最终的实验数据可以得出,所提出的算法在较少迭代次数的情况下可以得出较高的精度,在收敛速度与收敛精度之间实现较好的平衡.  相似文献   

11.
林涛  陈克斌 《传感器世界》2012,18(10):15-18
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.  相似文献   

12.
针对蚁群算法求解加工中心组成问题易陷入早熟收敛状态的缺点,提出了将听觉信号、记忆矩阵与蚁群算法相融合的一种新颖蚁群算法。在仿真实验中,分别采用蚁群算法、加入听觉信号的蚁群算法、加入记忆矩阵的蚁群算法和新颖蚁群算法对加工中心组成问题进行求解。实验结果表明,新颖蚁群算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,收敛速度快,且所求得的组功效优于以上三个策略及以往的混合遗传算法。  相似文献   

13.
李涛  赵宏生 《控制与决策》2023,38(3):612-620
针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子以提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度,缩小运行时间.在不同规模的栅格地图环境下的实验表明,所提出的进化蚁群算法能够加快迭代速度,提高搜索效率,实现最优路径并避免算法死锁问题.  相似文献   

14.
蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。  相似文献   

15.
一种混沌蚁群优化的多约束QoS算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
蚁群算法提高算法了精度,但易陷入局部寻优过程,本文利用混沌算法随机性、规律性和遍历性来优化蚁群算法,充分考虑两种算法的优点,并将其结合求解最短QoS路由问题,提高了蚁群算法的搜索范围,仿真实验表明,该算法避免了系统的早熟收敛,并具有较好的稳定性和收敛性。  相似文献   

16.
为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统(MMAS)。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比较。根据使用不同数据集实验结果的对比分析,从仿真的精确度、速度等方面展示和证实了基于改进的蚁群算法模型MMAS的数据分类规则挖掘工具AntMiner+在分类规则挖掘中体现出的特点和优势。  相似文献   

17.
连续域蚁群优化算法(ACOR)在求解优化问题时,全局寻优能力弱,寻优结果精度低。受自然界中优秀的个体之间相互交流和结合可以产生较优的后代的启发,提出了一种基于信息交流策略的连续域蚁群优化算法(ICACO)。ICACO算法在对解的更新过程中选取一部分较优解利用信息交流策略进行处理得到候选解,并采用贪婪方式接受能够改善解的质量的候选解。通过标准测试函数对所提算法进行测试,实验结果表明ICACO算法能够有效地提高ACOR算法寻优结果的精度并加快收敛速度。该算法与相关改进的连续域蚁群算法及其他智能优化算法相比全局搜索能力更高,效果更好。  相似文献   

18.
An improved ant colony algorithm was proposed with the unlimited step length of finding optimal path. It aims at the shortcomings of the traditional ant colony algorithms such as the single step length of finding the optimal path, tendency to fall into local optima and poor convergence. The diversity of choosing a path of ant was increased, further optimizing results, the heuristic information adopting a long step priority was improved at the same time, and a different update mode of local information through choose/pass grid was adopted. Simulation results showed that, the free step length ant colony algorithm could find a shorter path and its convergence was better compared with the traditional ant colony algorithms.  相似文献   

19.
随着私家车的增多,城市交通问题越来越严重。为了解决这个问题,人们将计算机技术运用于城市智能交通系统(intelligent transportation systems,ITS)中。行车路径规划是城市智能交通体系中重要的一个环节。目前,有不少路径优化算法被提出用于解决行车路径规划问题,但各有不足。因此,提出了一种混合遗传蚁群算法(GACHA)。从基本蚁群算法入手,结合遗传和蚁群算法的各自优点,将两种算法的寻优过程循环多次结合。在蚁群算法的一次迭代循环后,将蚁群算法产生的较优解代替遗传算法中的部分个体,用以加快遗传算法的迭代速度。同时,将遗传算法算出的解设为较优路径来更新蚁群算法中的信息素分配,实现参数调整。多次相互指导能有效解决蚁群算法前期效率低和遗传算法后期冗余迭代的问题。实验结果表明,遗传-蚁群混合算法可以有效地避免陷入局部最优解,提高计算效率。它具有良好的优化和收敛性,能够准确地找到满足路网综合要求的最优路径。  相似文献   

20.
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大权重的信息素更新策略,以增强其导向性,提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径,发现其他更优解,以保证算法多样性。然后,每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换,以提高解的质量。以旅行商问题为例,将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比,其表现皆更优。  相似文献   

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