改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。     

基于改进蚁群算法对 VRP 线路优化

针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解、 收敛速度慢等缺点, 先引入节约矩阵 U 作为先验信息引导蚂 蚁搜索, 然后通过不同搜索时段采用不同的信息素挥发因子, 使算法更好地在“探索冶和“利用冶之间达到平衡, 并对较优解应用 2-opt 方法进行优化。 最后将改进后的蚁群算法应用到物流配送车辆路径优化问题中。 实验结 果表明, 相比基本蚁群算法, 改进的算法可得到更好的物流配送路径, 是解决物流配送路径优化问题的一种有 效方法, 可快速、 高效地对送货车辆线路进行调整, 满足消费者的需求。     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

图着色问题的逆序蚁群算法研究

针对经典的图着色问题,依据传统图着色算法中逆序图着色的着色思想,结合蚁群算法的搜索机制,给出了逆序蚁群着色算法.根据着色进度和未着色点的相邻点度数随机动态逆序选择新的着色点,使得算法具有较强的搜索全局最优解的能力.利用计算机生产大量随机图作为测试实例,对比逆序着色算法和逆序蚁群算法,实验结果说明逆序蚁群着色算法提高了求解质量,加快了收敛速度,证明了其优良特性.同时算法效率的提高,也保证了该算法可适用于较大规模的着色问题求解.此外,还进行了一系列对比试验,得出了关键参数的合理取值范围.     

An adaptive ant colony system algorithm for continuous-space optimization problems

Ant colony algorithms comprise a novel category of evolutionary computation methods for optimization problems, especially for sequencing-type combinatorial optimization problems. An adaptive ant colony algorithm is proposed in this paper to tackle continuous-space optimization problems, using a new objective-function-based heuristic pheromone assignment approach for pheromone update to filtrate solution candidates. Global optimal solutions can be reached more rapidly by self-adjusting the path searching behaviors of the ants according to objective values. The performance of the proposed algorithm is compared with a basic ant colony algorithm and a Square Quadratic Programming approach in solving two benchmark problems with multiple extremes. The results indicated that the efficiency and reliability of the proposed algorithm were greatly improved.     

基于改进蚁群算法的炼铁原料混匀过程调度优化

通过将炼铁原料混匀过程转化为一种带有顺序相关准备时间、有限中间存储和组装过程的流水车间问题,建立了以最小完成时间为目标的离散调度模型,并针对炼铁原料混匀过程提出了一种改进蚁群算法.该算法通过为单个蚂蚁设置禁忌定时器,将中间存储的状态变化用于修正蚁群路径选择的可行集,减少了调度过程中阻塞造成的时间浪费,构造出质量更好的可行解.数值仿真实验表明,该算法比遗传算法和一般蚁群算法具有更高的计算效率和更好的求解效果.     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

改进蚁群优化算法求解移动机器人路径规划问题

针对蚂蚁双向并行搜索策略会丢失蚂蚁间的部分可行路径甚至最优路径的问题,该文采用栅格法建立移动机器人环境模型,提出了根据信息素判断蚂蚁是否相遇的新的蚂蚁相遇判别法。为避免算法陷入局部最优,提出了综合考虑多种因素的新的路径选择策略和全局信息素更新策略。二维环境下的仿真研究表明,只要路径客观存在,算法就能快速地规划出相应的安全路径。     

基于改进蚁群算法的个性化学习路径推荐

目前已有的学习路径推荐领域多为学习资源推荐,而课程知识图谱应用率较低,与蚁群算法的结合普遍缺乏对学习者知识水平的精确建模.因此,提出将知识图谱技术、深度知识追踪模型以及蚁群算法三者相结合,同时分类蚁群改进传统的蚁群算法:首先,抽象出课程知识点图谱作为路径基础,将深度知识追踪应用于不同水平学习者的分类,并与知识点难度权重相结合;然后,采用蚁群算法进行相应的路径规划,将蚁群按照不同的学习者类别进行划分,在保障相对最短学习路径的同时考虑不同学习群体客观知识水平情况,从而得到个性化的高效率学习路径推荐;最后,在ASSISTment数据集上验证了本方法的有效性.     

基于超顶点交流策略的并行蚁群算法

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法.在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度;其次,又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法,减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响.通过对TSP进行的实验表明,与其他交流策略的并行蚁群算法相比,该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度.     

基于超顶点交流策略的并行蚁群算法

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素，以提高算法效率减少通信量为主旨，提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法．在该算法中，处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵，而是由若干个顶点组合成的超顶点，从而改变了计算粒度；其次，又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法，减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响．通过对TSP进行的实验表明，与其他交流策略的并行蚁群算法相比，该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度．     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

基于交换机制的自适应蚁群聚类算法

在研究了基本聚类模型的基础上,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,提出了一种基于蚁群最优化的自适应聚类分析的新方法。与之前的蚁群聚类不同,引入交换机制增强蚁群的觅食能力以提高聚类性能。该算法可以不用预先输入聚类数目,在仿真实验中该方法获得了比GCA算法和Kmeans算法更好的表现,表明这种基于交换机制的聚类算法具有较好的聚类性能。     

用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题

针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.     

图像边缘检测中的改进算法

针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进,使其计算基于邻域中节点的梯度,能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动.通过仿真实验表明:该算法与传统的蚁群算法相比,能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘.     

基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（ant colony optimization,ACO）容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的抗体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（traveling salesmen problem,TSP）验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。