基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究*

针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。     

改进并行蚁群算法在配电网网架优化中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部极小的不足，在并行蚁群算法的基础上，改进组间蚂蚁沟通交流方式，并提出一种自适应分组策略，在算法运行过程中，每过一定迭代次数，将蚂蚁的组数减半，每组蚂蚁的数量倍增，直至为一组蚂蚁。每次蚂蚁组数减半时，采用一种组间信息素融合规则更新留存组蚂蚁路径信息素。通过一个配电网网架优化问题的实例进行实验，仿真结果表明改进算法在收敛速度和寻优方面都有所提升。     

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。     

多目标函数优化的元胞蚂蚁算法

提出一种求解多目标函数优化的元胞蚂蚁算法．该方法将元胞自动机演化规则引入蚂蚁算法，给出了在连续空间多目标函数优化的算法描述，定义了与蚂蚁信息素释放有关的元胞演化规则及蚂蚁邻域的转移概率，并实现了算法的具体步骤．在Matlab环境下，采用该算法对一些典型的测试函数进行求解和验证．实验结果表明，该方法具有向真实的Pareto前沿逼近的效果，是一种求解多目标优化的有效方法．     

改进蚁狮优化算法及其工程应用

针对蚁狮优化算法（ALO）在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法（LDALO）。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力。精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度。改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度。仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他算法收敛速度更快,寻优精度更高。在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO 的适用性和有效性。     

一种新的自适应蚁群算法及其应用

蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法，初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力，但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足，该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象，从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明，新算法即使在运行的后期，仍然能以极大的概率搜索较好的解。     

PASCP在大规模TSP中的应用

蚂蚁系统是由M．Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力，但同时也存在收敛速度慢等缺点。该文提出了一种带聚类处理的并行蚂蚁系统，该算法首先将大规模TSP问题通过聚类处理分解成一些小规模，ISP问题，然后对每一个小规模TSP问题分别使用蚂蚁系统并行求解，最后将所有小规模TSP问题的解合并成TSP问题的解。对带聚类特征的大规模TSP问题的仿真实验表明该算法极大地提高了蚂蚁系统的收敛速度。     

基于混合蚂蚁算法的物流配送路径优化问题研究

论文针对物流配送路径优化问题,提出了一种混合蚂蚁算法,以克服单用蚂蚁算法求解问题时间复杂度过大的难点,论文还研究了该算法解的二次优化方法以更适合实际需要。实验表明该算法运行效果好。     

蚁群算法中约束和边界搜索的研究

蚁群算法是一种仿生式算法,模拟蚂蚁寻径过程。尽管蚁群算法不像模拟退火等算法具有相对坚实的数学基础,但从应用效果来看,尤其在离散优化问题具有一定优势。本文研究参数变化对蚁群算法的影响进行蚁群优化。     

基于聚类的蚂蚁优化算法

尽管蚁群优化算法在优化计算中有大量应用，但在大规模优化问题中蚁群算法仍存在搜索时间过长、易于停滞现象等等应用瓶颈。基于这些原因，根据经济学组织交易成本理论，文中提出一种新的通过聚类来降低优化问题规模的蚁群优化算法：基于聚类的蚂蚁优化算法，并从理论上表明比其他蚁群优化算法提高了收敛速度并延迟停滞现象。     

A hybrid clonal selection algorithm for the location routing problem with stochastic demands

In this paper, a new formulation of the Location Routing Problem with Stochastic Demands is presented. The problem is treated as a two phase problem where in the first phase it is determined which depots will be opened and which customers will be assigned to them while in the second phase, for each of the open depots a Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands is solved. For the solution of the problem a Hybrid Clonal Selection Algorithm is applied, where, in the two basic phases of the Clonal Selection Algorithm, a Variable Neighborhood Search algorithm and an Iterated Local Search algorithm respectively have been utilized. As there are no benchmark instances in the literature for this form of the problem, a number of new test instances have been created based on instances of the Capacitated Location Routing Problem. The algorithm is compared with both other variants of the Clonal Selection Algorithm and other evolutionary algorithms.     

改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用

研究旅行商领域优化路径问题,解决目前蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长等问题.为加快算法的速度优化结果,提出了一种改进的求解TSP问题的智能蚁群优化算法.算法前期采用了一种最近节点选择策略对路径进行优化,提高了搜索效率,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛.通过改进后的蚁群算法,对TSPLIB中部分问题的仿真结果表明,在避免陷入局部最优和缩短搜索时间方面都取得了很好的效果.证明采取的优化蚁群算法,是可行有效的.     

混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用

蚁群算法在求解车辆路径问题过程中存在搜索时间长、易于陷入局部最优解的问题。为此,设计并实现一种混合蚁群算法。引入变异算子增强算法的全局搜索能力,采用2-opt法优化阶段最优解的子路径。通过对信息素的挥发因子进行动态调整,从而有效控制信息量的变化速度。实例仿真结果表明,该算法具有较好的求解效率和寻优效果。     

Exchange strategies for multiple Ant Colony System

In this paper we apply the concept of parallel processing to enhance the performance of the Ant Colony System algorithm. New exchange strategies based on a weighting scheme are introduced under three different types of interactions. A search assessment technique based on a team consensus methodology is developed to study the influence of these strategies on the search behavior. This technique demonstrates the influence of these strategies in terms of search diversity. The performance of the Multiple Ant Colony System algorithm, applied to the Vehicle Routing Problem with Time Windows as well as the Traveling Salesman Problem, is investigated and evaluated with respect to solution quality and computational effort. The experimental studies demonstrate that the Multiple Ant Colony System outperforms the sequential Ant Colony System. The studies also indicate that the weighting scheme improves performance, particularly in strategies that share pheromone information among all colonies. A considerable improvement is also obtained by combining the Multiple Ant Colony System with a local search procedure.     

车辆配送路径优化的新型蚁群算法

构造了求解车辆配送路径优化问题的新型蚁群算法,采用新型的编码方式和转移概率,避免了遗传算法求解该问题所存在的遗传算子设计困难和遗传操作繁琐复杂的现象及现有蚁群算法求解该问题时收敛速度慢的缺陷。通过实例验证了所构建的算法与现有算法相比,不仅操作简单而且具有更好的收敛性。     

动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用

建立指派问题的数学模型,将其转化为旅行商问题,利用蚁群算法求解此问题。蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,但同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。该文提出一种具有动态信息素更新的蚁群算法,通过具体的算例分析,表明该算法比传统的蚁群算法有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

蚁群算法及其实现方法研究

蚁群算法是一种相对较新的启发式方法，通过模拟蚂蚁的觅食行为解决问题，是目前昆虫算法中较成功的例子.蚁群算法的本质是一种并行的、自组织的算法，它可应用于更好地组织大数目实体的相互作用过程，如货郎担问题、车辆绕径问题、排程问题等。该文简述了蚁群算法的起源和发展，总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法，并介绍了和蚁群算法相关的几种具体应用。最后，文章探讨了蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向。     

结合B样条优化的UAV多区域路径规划融合算法

为解决无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在多个目标区域之间快速找到最佳遍历路径的类旅行商问题(TSP,Travelling Salesman Problem),设计一种基于蚁群算法、A*算法以及三次B样条优化的融合规划算法;尽管蚁群算法相对其他优化算法在解决TSP问题上有较为良好的表现,但其规划路径处理时间长、生成路径转折多、路径质量和安全性较差;算法首先改进传统A*算法的节点扩展方式,快速生成两两目标区之间的局部路径,然后将蚁群算法和改进A*算法融合使用进行全局路径规划,最后结合改进三次B样条对路径进行平滑处理;基于栅格地图的仿真结果证明了该算法相比传统算法具有更好的高效性和稳定性。     

基于蚁群算法的车间作业调度问题研究

对基于蚁群算法的车间作业调度问题求解进行了研究,在分析了传统蚁群算法求解车间作业调度问题容易出现早熟、收敛于局部最优解以及搜索速度慢的缺陷,提出了一种改进的混合蚁群算法。该方法在信息素更新规则上利用信息素局部更新策略和全局更新策略来进行信息素的更新,并将领域搜索与蚁群算法相结合,从而求得问题的可行解。最后,基于benchmarks问题进行了实验仿真,实验结果证明该改进混合算法的有效性及可行性。     

求解带硬时间窗车辆路径问题的自适应蚁群算法

蚁群算法具有较强的鲁棒性和优良的分布式计算机制.研究重点是对现有的求解带硬时间窗的车辆路径问题VRP-H(Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows)的蚁群算法作出更好的改进,使得算法的计算效率更高且得到的解更优,提出了蚁群算法的改进算法-改进的自适应蚁群算法.该算法先用自适应蚁群算法对VRP-H求得一个可行解,再利用多种改善方法对初始解进一步优化,从而得到最优解.测试时选用Solomon提出的题库,结果表明该算法能够有效地求解VRP-H.