基于多态自适应的蚁群算法研究

针对基本蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种多态自适应蚁群算法：首先引入不同种类的蚁群,每种蚁群有各自不同的信息素调节机制;其次采用自适应调整信息素挥发因子的策略,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个区间内,避免出现停滞现象。仿真结果验证了文章所提算法的可行性和有效性。     

基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度

针对蚁群算法求解云计算任务调度问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种动态自适应蚁群算法的云计算任务调度策略。算法在选择资源节点中引入混沌扰乱,依据节点信息素浓度自适应调整信息素挥发因子,由解的优劣性动态更新信息素。当任务数量超过150时,动态自适应蚁群算法与蚁群算法结果相比较,时间效率最大提高319%,资源负载率为0.51。仿真结果表明,所提算法提高了解的收敛速度和全局搜索能力。     

求解旅行商问题的改进蚁群算法研究

针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。     

求解旅行商问题的自适应蚁群算法

传统蚁群算法求解TSP问题,收敛速度慢,容易陷入局部最优。针对蚁群算法的不足,对算法加以改进,本文提出一种自适蚁群算法,在搜索初期,信息素挥发系数较大,使搜索速度加快;在迭代后期,信息素系数减小到一个恒定值,使算法转向精细寻优。仿真结果表明,改进的算法有较快的收敛速度和较高的精度。     

基于自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划

基本蚁群算法在航迹规划的应用中缺乏足够的鲁棒性,存在收敛性能较差的问题,针对基本蚁群算法容易出现局部停滞的现象,提出了一种自适应蚁群算法的救援直升机航迹规划方法,建立了救援距离最短和救援效率最高的数学模型.为了保持搜索的平衡性和收敛性,自适应蚁群算法从信息素挥发系数和信息索强度两个方面动态地调整信息素,并根据救援目标的紧急程度对信息素参数化.仿真结果表明,改进的蚁群算法避免了出现局部最优,有效地提高了搜索收敛速度.     

求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法

针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法（IQACA）。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。     

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。     

信息素增量动态更新的改进蚁群算法

蚁群算法是一种优秀的拟生态启发式算法,具有较强的鲁棒性,易与其它拟生态算法结合等特点.不过,它也存在着容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题.通过分析蚁群算法的运行机制,得出了蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足产生的原因,针对这些不足,通过侈改基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;同时引进了路径信息素平滑机制以平衡路径上的信息量.对TSP问题的仿真实验结果表明,改进后的算法加快了收敛速度,提高了全局搜索能力.     

改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题,提出一种静态障碍环境下的改进蚁群算法.利用A*算法来设定信息素初始值,提高算法初始阶段搜索效率;采用新的信息素更新规则,并且动态调整启发函数和信息素挥发速率,加快算法的收敛速度,扩大搜索空间.仿真实验表明,与其他算法在相同情况下比较,改进算法在路径相同的情况下拥有较快的收敛速度以及较高的稳定性,且在不同复杂度的环境中均能得到最优路径,验证了其有效性和可靠性.     

改进ACO优化的BP神经网络短时交通流量预测

针对BP神经网络算法收敛速度缓慢、易陷入局部最小值、在短时交通流量预测的问题中精度不高等问题,提出了一种改进ACO(蚁群算法)优化的BP神经网络短时交通流量预测算法.在确定BP神经网络权阈值的过程中,采用蚁群信息素挥发自适应参数、在蚁群信息素更新时采用精英选择策略和种群更新时加入变异因子的方法来得到最优权阈值.仿真结果表明,改进算法在预测流量趋势和准确度方面均有较大提升,在短时交通流量预测方面取得了良好的效果.