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针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改进蚁群算法。在相同参数下,其搜索时间大大缩短,并且得到了更好的最优解。将其应用到旅行商(TSP)问题中,和基本蚁群算法、遗传算法相比较,其具有以下优点:较好的搜索最优解的能力;对新解不会过早的终止;探索新解的能力进一步增强。因此,改进的蚁群算法在求解TSP等组合优化问题时非常有效。 相似文献
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改进蚁群算法在交通系统最短路径问题的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中的一个重要功能,为了更为准确快速地找到最优解,这里分析Dijkstra算法处理动态车辆路径问题中的缺陷,提出一种改进的蚁群算法,即在基本蚁群算法中引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.通过建立改进蚁群算法模型,用VC 6.0开发工具,以实际交通地图为例,求解交通网络两点间最短距离;并与基本蚁群算法进行对比.仿真实验表明,传统蚁群算法的平均迭代次数为71.06,改进蚁群算法平均迭代次数为55.82,比传统蚁群算法有了明显的提高.该方法能有效解决交通系统最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值和实际意义. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有一些优良性质,但是蚁群算法容易陷入局部最优,且初期信息素匮乏导致求解速度慢.针对这一特点,在蚁群算法中引入遗传变异操作,并对蚁群算法做了改进.实验结果表明此方法行之有效. 相似文献
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计算机智能组卷的关键技术在于组卷算法,蚂蚁算法在初期信息素缺乏导致搜索时间较长;遗传算法需要在一组解中寻找最优解而产生大量的重复数据,导致算法效率较低。为了开发出一个具有高效性和鲁棒性的组卷算法,提出了一种融合遗传算法与蚂蚁算法的机器组卷算法,算法利用遗传算子操作的全局收敛快的特点,将最优结果作为蚂蚁算法的初始信息素分布,按照蚂蚁算法的并行反馈信息、求解效率高的特点进行信息更新求得最优解,优势互补。实验表明,算法在收敛性和寻优性都有很好的效果。 相似文献
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一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法 总被引:6,自引:1,他引:6
建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和基本蚁群算法的优缺点。对蚁群算法作了改进.思路是K-均值方法混合,利用K-均值方法的结果作为初值。经过比较测试,两种混合蚁群算法的效果都比较好.特别混合方法二的效果最好。 相似文献
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基于蚂蚁算法的传感器网络路由算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
深入分析了蚂蚁算法基本原理和实现方法,重点分析了三类蚂蚁算法的实现策略并总结了这三种算法的缺陷和不足之处,结合无线传感器网络的特点,有针对性地提出了一种应用于无线传感器网络的改进的蚂蚁算法,给出了算法的详细实现流程,并证明了在n趋于无穷大的情况下,算法是收敛的,即以100%的概率能得到最优解。而仿真测试结果也表明本文设计的算法在功耗上比Flooding算法大幅度减少,平均延迟却与Omniscient multicast基本相当。 相似文献
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模拟退火算法具有良好的全局搜索能力,而蚁群算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力.针对样本维数大、数目多时聚类效果不满意的问题,提出了混合的蚁群模拟退火算法,思路是利用K-均值算法的结果作为初值,再使用蚁群算法和模拟退火算法对初值进行调整聚类,结果表明这种算法比较有效. 相似文献
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Gossip协议是P2P网络的一种流行的资源发现算法,但它没有考虑寻找最低成本的资源。论文提出了基于蚁群算法的新的资源发现算法,在查找资源的同时,综合考虑路径载荷、延时等因素,找到综合费用最低的路径。仿真实验表明,该算法比Dijkstra算法解集的平均综合费用低10%左右,从而能更有效地利用网络资源。 相似文献
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