基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用

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。     

基于异类蚁群的双种群蚁群算法

提出一种基于异类蚁群的双种群蚁群（Dual Population Ant Colony Algorithm Based on Heterogeneous Ant Colonies,DPACBH）算法,算法将两种信息素更新机制不同的蚁群分别独立进行进化求解,并定期交换优良解和信息来改善解的多样性,增强跳出局部最优的能力,使算法更容易收敛到全局最优解。以TSP（Travel Salesman Problem）问题为例所进行的计算表明,该算法比基本双种群蚁群算法具有更好的收敛速度和准确性。     

引入熵的自适应双种群蚁群算法

为了克服蚁群算法解决旅行商问题（TSP）存在的收敛速度慢和解的质量不高等问题，提出了一种新的引入熵的自适应双种群蚁群算法RBAC。将蚁群划分为红蚁群和黑蚁群，红蚁群在路径选择中引入反馈算子优化解的质量，黑蚁群在信息素更新规则引入负荷算子和反馈算子加快收敛速度并防止陷入局部最优。运用信息熵调控红黑蚁群的划分，当熵值达到目标数值时使红蚁群失活并复制相应数量黑蚂蚁，从而前期提高解的质量，后期加速收敛速度。应用RBAC求解TSP问题，并与经典ACS算法进行比较，结果表明RBAC算法在解的质量和收敛速度之间达到良好的平衡，尤其在大规模城市问题中效果更好。     

基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法（A_ACS）。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性，自适应调节局部信息素分布，同时引入混沌算子来增加种群多样性，避免算法陷入局部最优，从而提高解的精度；在迭代后期去掉混沌算子，减少混沌扰动性，来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题，仿真结果表明，该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间，并且提高了解的质量，其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾，整体性能优于其他两种算法。     

基于自适应更新策略的蚁群算法在TSP上的应用

针对传统蚁群算法收敛性不好、易陷入局部最优的问题,提出了自适应更新策略的蚁群算法（Adaptive Update-Ant Colony System,AU-ACS）,有效地平衡了种群多样性和算法收敛速度。算法前期通过自适应地改变信息素挥发值,由信息素挥发值动态约束信息素值,从而提高了种群多样性;运行后期奖励当前迭代最优路径的信息素,通过加大最优路径的相对引导作用,从而加快收敛速度;最后加入改进的子路径贡献度,根据阈值因子自适应调整局部最优路径的信息素,达到平衡种群多样性和收敛速度的目的。在与传统蚁群算法在旅行商问题（Travelling Salesman Problem,TSP）中对比表明,改进后算法求解的精度更高、稳定性增强。     

一种启发式动态信息素更新策略的蚁群算法

针对蚁群系统（ACS）在解决TSP问题上存在易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的启发式蚁群算法。在迭代前期赋予伪随机因子较小的阈值,从而使蚂蚁能以较大的概率选择轮盘赌方式完成解的构建,扩大了解的搜索范围;同时通过引入迭代最优蚂蚁进行全局信息素更新,来进一步增加了解的多样性,使算法避免陷入局部最优。在迭代后期随着伪随机因子参数值变化幅度的加快,则用至今最优蚂蚁来取代迭代最优蚂蚁,以促进搜索进程很快的向最优解附近收敛,加快了收敛的速度。实验仿真结果表明改进后的算法在前期能够有效地跳出局部最优,并且在后期能够明显提升收敛速度。     

基于统计分析的自适应蚁群算法及应用

路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新。仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的。     

基于改进蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法

针对多目标跟踪数据关联问题,提出一种快速实现多目标数据关联算法CACDA（Chaos Ant Colony Data Association）,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化,引入自适应混沌机制,对信息素进行全局更新和混沌扰动,改善了蚁群算法在搜索后期出现停滞以及收敛于局部最优解的缺陷。实验结果表明,该算法不仅可以获得较高的关联准确率,也可以有效提高关联速度。     

动态混沌蚁群系统及其在机器人路径规划中的应用

针对蚁群系统（ACS）解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足,对蚁群系统引入动态混沌算子,从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性,从而提高解的质量。在迭代前期加入混沌算子,以调整路径中的全局信息素值,增加算法的种群多样性,从而避免算法陷入局域优化解;在后期则转为蚁群系统,来确保动态混沌蚁群系统的收敛速度。仿真结果表明,对于机器人路径规划问题,与蚁群系统相比,动态混沌蚁群系统具有更好的种群多样性、更高的解的质量和更快的收敛速度;与精英蚁群系统（EAS）和基于排序的蚂蚁系统（ASrank）相比,动态混沌蚁群系统能够平衡解的质量与收敛速度之间的关系,即使在复杂障碍物的环境下,动态混沌蚁群系统也能较好地找到最优解。动态混沌蚁群系统能够提升移动机器人路径规划中的效率。     

结合协同机制与动态调控策略的双蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题(TSP)时出现的收敛速度慢和多样性较差的问题,提出结合协同机制与动态调控策略的双蚁群算法.首先,将蚁群根据适应度值动态地划分为导向蚁和合作蚁,从而构成异构双蚁群.其次,异构双蚁群采用协同机制平衡算法多样性和收敛速度:导向蚁在路径构建时引入传播因子,增大蚂蚁选择新路径的概率,扩大搜索范围,提高算法多样性;合作蚁受导向蚁中最优路径的引导,当路径相似度达到阈值时,启动合作算子,加快算法收敛速度.最后,引入动态调控策略,在全局信息素更新时引入自适应调控算子,对全局最优路径的信息素进行正向激励或反向惩戒,加快收敛速度的同时避免算法陷入局部最优.求解TSP测试集的实验结果表明,该算法不仅提高了解的质量,保证了算法多样性,而且加快了算法收敛速度,尤其在大规模城市问题中效果更为明显.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划问题研究

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,结合A*算法和蚁群算法提出了一种解决机器人路径规划问题的改进蚁群算法。自适应调整启发函数,在路径的后程借鉴启发式A*算法的估价函数,在ACS算法的启发函数中引入方向信息,提高算法的搜索效率,同时动态调整权重系数改变目标点的方向信息在蚂蚁移动过程中的影响,以平衡ACS算法解的多样性和收敛速度慢之间的关系。仿真实验表明,该算法不但可以提高收敛速度,而且在改善解的质量方面也取得了较好的效果。     

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

如何高效的向用户提供最优路径是蚁群算法大规模应用于导航系统的关键问题,针对现有最优路径问题研究中蚁群算法收敛速度慢及容易发生停滞的缺点,利用A*算法的启发式信息改进蚁群算法的路径选择策略,加快算法收敛速度.同时引入遗传算法的双种群策略和蚁群系统信息素更新策略,增加全局搜索能力,避免算法出现停滞现象.仿真实验结果表明,该改进算法具有较好的稳定性和全局优化性,且收敛速度较快.     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

一种改进的蚁群算法在TSP问题中的应用研究

蚁群算法是近几年发展起来的一种新型的拟生态启发式算法,它已经被成功地应用在旅行商(TSP)问题上.由于基本蚁群算法存在过早陷入局部最优解和收敛性较差等缺点,文中对基本蚁群算法在基于蚁群系统的基础上进行了改进,在信息素的更新和解的搜索过程中更多地关注了局部最优解的信息,以使算法尽可能地跳出局部最优,并且改进后的算法对一些关键参数更容易控制.多次实验表明改进的蚁群算法在解决TSP问题上与基本蚁群算法相比有较好的寻优能力和收敛能力.这种算法可以应用在其它组合优化问题上,有一定的工程应用价值.     

结合信息熵的多种群博弈蚁群算法

针对蚁群算法在旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）求解中难以找到最优解、容易早熟的问题，提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先，算法采用主从合作博弈机制，引入夏普里公式和信息熵，自适应调整各算子的使用权重，同时构造奖惩算子，提高算法收敛性；然后，对从种群引入针锋相对策略，进行协同学习，提高从种群多样性；进一步，根据帕累托最优原则，对从种群引入协调博弈机制进行自适应合作，提高算法性能。最后，以TSPLIB标准库中的多组TSP问题作为实验算例，进行算法性能分析。实验结果表明，对比传统算法，该算法具有良好的求解精度和求解稳定性。     

A new approach for dynamic fuzzy logic parameter tuning in Ant Colony Optimization and its application in fuzzy control of a mobile robot

Ant Colony Optimization is a population-based meta-heuristic that exploits a form of past performance memory that is inspired by the foraging behavior of real ants. The behavior of the Ant Colony Optimization algorithm is highly dependent on the values defined for its parameters. Adaptation and parameter control are recurring themes in the field of bio-inspired optimization algorithms. The present paper explores a new fuzzy approach for diversity control in Ant Colony Optimization. The main idea is to avoid or slow down full convergence through the dynamic variation of a particular parameter. The performance of different variants of the Ant Colony Optimization algorithm is analyzed to choose one as the basis to the proposed approach. A convergence fuzzy logic controller with the objective of maintaining diversity at some level to avoid premature convergence is created. Encouraging results on several traveling salesman problem instances and its application to the design of fuzzy controllers, in particular the optimization of membership functions for a unicycle mobile robot trajectory control are presented with the proposed method.     

求解车辆路径问题的一种混合方法

提出一种求解带软时间窗车辆路径问题的混合算法。采用蚁群系统算法产生阶段最优解,以此作为粒子模板,随机生成粒子群,利用粒子群算法在阶段最优解基础上进一步优化。且在蚁群系统算法中,当容量超过限制后,从剩余的客户里选择需求量最大的作为新的起点继续探索路径,直到所有客户都被访问一遍。实验表明,该混合算法是解决带软时间窗车辆路径问题的一个有效算法。     

基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法

针对连续域混合蚁群算法（HACO）易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法（QAHACO）。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范围,提高了算法的全局搜索能力,并且自适应地调整信息素挥发速率,更好地平衡收敛速度和收敛精度,其次采用了一种信息分享机制,将当前解与其他所有解的平均距离和当前解与至今最优解的距离相结合,进一步加快收敛速度。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,和连续域蚁群及其改进算法相比,QAHACO算法的寻优能力明显提高,寻优速度有一定的优势。