基于TSP问题的遗传算法和蚁群算法研究

TSP问题(旅行商问题)是一个典型的组合优化问题,遗传算法(Generation Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Qptimization,ACO)都属于仿生型优化算法,通过两种算法解决TSP的仿真实验,对问题规模、运行时间、性能稳定性及正确性进行了对比分析.得出问题规模小于20时,ACO算...     

蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究

蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)问题中。本文通过实验验证了两种算法在解决TSP问题上各自的优缺点,并给出了未来的进一步研究方向。     

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。     

蚁群遗传算法对于TSP问题的应用

遗传算法和蚁群算法是两种具有代表性的智能算法。在解决组合优化问题时,遗传算法具有较快的全局搜索能力,但在解决规模较大的TSP问题时存在一定缺陷,不能取得全局最优解。相反蚁群算搜索速度相对较慢,但有着较高的准确性,对于大规模问题有较好的效果。本文改进了两种算法,将蚁群算法与遗传算法融化起来。首先借助遗传算法的快速搜索能力,快速接近最优解,通过求解结果为蚁群算法设置初始信息量,再借助蚁群算法进行最终结果的求解,得到最优解。经过计算机仿真发现,在一定情况下,新的改进算法对TSP问题的求解能力有一定提高。     

蚁群遗传算法对于TSP问题的应用

遗传算法和蚁群算法是两种具有代表性的智能算法。在解决组合优化问题时,遗传算法具有较快的全局搜索能力,但在解决规模较大的TSP问题时存在一定缺陷,不能取得全局最优解。相反蚁群算搜索速度相对较慢,但有着较高的准确性,对于大规模问题有较好的效果。本文改进了两种算法,将蚁群算法与遗传算法融化起来,得到最优解。     

蚁群算法与遗传算法对TSP的一种融合

蚁群算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,求解速度慢,而遗传算法具有快速随机的局部搜索能力。为此本文将遗传算法和蚁群算法相融合,给出一种改进的算法并用于TSP问题的求解。在问题求解中,用蚁群算法迭代每只蚂蚁走过的路径序列作为遗传算法的初始种群,克服随机选择的盲目性,从而提高算法的性能。模拟结果显示该算法是有效的和可行的。     

TSP问题的蚁群算法求解

群集智能是近年来人工智能领域研究的一个新的热点课题,本文介绍了蚁群算法的原理及求解TSP问题的具体实现步骤。     

一种求解TSP问题的蚁群遗传混合算法

提出了一种蚁群算法与遗传算法相混合的算法。将遗传算法加入到蚁群算法的每一次迭代的过程中,利用遗传算法全局快速收敛的特点,来加快蚁群算法的收敛速度。并且遗传算法中的变异机制,帮助提高了蚁群算法取不到局部最优解的能力。不仅阐述了新算法的原理,而且以TSP问题的求解为例进行了相关的实验,实验结果表明新算法即蚁群遗传混合算法(ACGA)在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

具有分段和变异特性的蚁群算法求解TSP问题

常规蚁群算法具有搜索时间较长,易于过早地收敛于非最优解的缺陷。为了提高蚂蚁一次周游的质量,采用具有轮盘赌方式的最大最小蚁群算法（MMAS＋RW）,即在依据概率选择下一个城市时采用轮盘赌的方式。提出一种具有分段和变异特性的蚁群算法。该算法融合了分段的分而治之思想和遗传算法中的变异,有利于保持群体多样性的特性,是在采用轮盘赌方式的最大最小蚁群算法陷入局部最优解的情况下,引入随机分段和遗传算法的变异操作来优化当前最优解,改善解的质量,改进蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验表明取得了较好的效果。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题（旅行商问题）是组合优化问题中最经典的NP问题之一，蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

蚁群算法不确定性分析

蚁群算法作为一种开创性的生物仿真算法,因其具有并行性、鲁棒性等优良性质得到了广泛的应用。在对蚁群算法进行系统仿真的实验中,发现蚁群算法存在很多不确定因素。这些因素对蚁群算法的性能造成不同程度的影响,作为一种基于实验的研究性的探讨,本文对所发现的不确定因素做了分析,并根据分析结果对蚁群算法作了相应的改进。     

基于蚁群优化的路由算法

针对移动自组网提出了一种基于蚁群优化的路由算法,该算法很好地利用了蚁群算法的自适应性,能有效地承载移动自组网的负载。在NS-2平台下的算法仿真表明,该算法在移动自组网环境下表现了较好的性能,从吞吐量、平均延迟、传送率三个指标比较来看,比AODV和DSR的性能都要好。     

蚁群与粒子群混合算法求解TSP问题

旅行商问题（TSP）是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题,提出一种蚁群与粒子群混合算法（HAPA）。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数,并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明,HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性。     

基于蚁群算法的交叉路口多相位信号配时优化

针对城市道路交叉口的交通流特性,提出一种交叉路口多相位配时的TSP模型,采用新的优化算法——蚁群算法（ACA）来优化交叉路口多相位配时信号,并以每周期内交叉路口车辆总延误最小作为性能指标进行仿真实验。实验表明：在相同的时间和车辆到达率的情况下,采用蚁群算法优化相位和绿信比的配时方法明显优于定时配时方法,也优于定相位优化绿信比的配时方法,降低了交叉口的车辆延误,提高了通行能力;且该算法的求解速度快,稳定性好。     

基于加速寻径收敛的改进型蚁群算法

提出了一种基于基本蚁群算法的有节点信息素更新和记忆功能的算法模型;仿真结果表明,基于改进的蚁群算法模型在寻找最优解时表现出很高的效率,明显地优于现有的启发式算法的解,是一种有效的算法。     

针对混合变量优化问题的协同进化蚁群优化算法

针对由连续变量和分类变量构成的混合变量优化问题(MVOP),采用协同进化策略来对混合变量决策空间进行搜索,提出了一种协同进化蚁群优化算法(CACOAMV).CACOAMV分别采用连续和离散蚁群优化(ACO)策略生成连续和分类变量子种群,通过合作者来对连续和分类变量子向量进行评价,分别对连续和分类变量子种群进行更新来实现...     

一种求解TSP的混合遗传蚁群算法

结合遗传算法和蚁群算法,提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来,提高了遗传算法的种群的多样性;基于启发式遗传信息的蚁群算法是将启发式遗传信息加入到蚁群算法中,防止蚁群算法对信息素过分依赖,缩小最优解的搜索空间。HGI ACGA算法是将启发式遗传信息加入到蚁群遗传算法中,可以提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明,HGI ACGA算法在收敛速度和收敛精度上均优于ACGA和ACA算法。     

改进的蚁群遗传优化算法及其应用

针对当前移动机器人的一些路径规划算法存在的局限性,提出了一种基于改进蚁群优化和遗传优化的融合算法。利用改进的信息素更新技术和路径节点选择技术使算法尽快找到优化路径,来形成融合算法的初始种群,机器人每前进一步,蚂蚁就对局部路径重新搜索,并处理随机出现的障碍物;然后利用遗传算法(GA)对种群个体进行全局优化,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点。仿真结果表明了该融合算法的可行性和有效性。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。