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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质.对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较.数值试验计算结果表明该方法比较有效,并具有通用性. 相似文献
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连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性 相似文献
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蚁群算法的研究现状及其展望 总被引:20,自引:0,他引:20
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究表明该睡具有并行性,鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望。 相似文献
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胡元 《计算机光盘软件与应用》2012,(4):195-196
本文在一种连续域函数优化蚁群算法基础上,对该算法做了进一步的改进,引入了自动判断收敛条件方法,同时,也改进了蚁群初始化方法、全局搜索策略以防止早熟和停滞现象。通过与其他连续域函数优化算法的比较结果证明,改进后的算法稳定性较好。 相似文献
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求解连续空间优化问题的量子蚁群算法 总被引:13,自引:1,他引:12
针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限件和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量了比特,完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性;最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.该算法将量子比特的两个概率幅部看作蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数日相同时,可使搜索空间加倍.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性. 相似文献
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求解多目标优化问题的改进蚁群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义. 相似文献
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一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用 总被引:10,自引:0,他引:10
针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。 相似文献
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一类用于连续域寻优的蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由真实蚁群觅食行为启发而来的经典蚁群算法,非常适合解决组合优化问题,但经典蚁群算法的离散性本质也限制了其在连续空间问题求解中的应用。为此,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。局部搜索上基于解决离散域问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用类似于遗传算法的交叉、变异操作-称为Ant Diffusion和Ant Walk方法,每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中。最后,采用改进算法对几个基准函数做了寻优测试,都取得了良好的效果,证明了算法的有效性。 相似文献
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Steiner树问题是一个经典的优化问题.已被证明是NP-complete问题.对于此问题已经有了很多经典的求解方法,然而在这些方法中一些算法的时间复杂度太高,另一些算法则得不到较好的解.因此,本文提出一种生长森林的蚁群优化算法求解Steiner树问题.在此算法中,蚂蚁行动过程中形成的是森林,每只蚂蚁走出的每一步都只是使当前的森林进一步生长,蚂蚁行动的目标就是使森林中的所有的树连接成一棵树且这棵树包含了所有的目标节点.仿真实验结果表明,算法在寻优能力、收敛速度方面都有良好的表现. 相似文献
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旅行商问题是一个经典的NP问题,文中给出了一个有效的求解旅行商问题的混合蚂蚁算法。算法设计了初始信息素量设置方案和信息素的更新方法,限制了蚂蚁转移的目标城市数,并使用2-Opt方法对路径进行优化。数据实验表明,该算法是有效的。 相似文献
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蚁群优化算法求解TSP问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统(ACS)的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。 相似文献
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为求解带时间窗车辆路径问题,提出一种混合蚁群优化算法,利用两个隔离的种群同时进化的方式,有效避免了两种算法的缺点,种群Ⅰ应用蚁群算法可以丰富解得多样性,种群Ⅱ则应用粒子群算法来强化进化过程.种群Ⅰ通过局部搜索、复制、重组和选择等操作来保持种群广泛搜索的能力,种群Ⅱ则依靠复制、局部优化、交叉和选择等操作以快速获得高质量解并经常更新得到的解.对100个基准问题进行仿真测试,实验结果表明,与其他算法相比,利用蚁群粒子群混合优化算法能够快速有效地获得近似最优解. 相似文献