一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。     

一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法

借鉴蚁群优化算法和粒子群优化算法的思想,提出了一种用于求解约束优化问题的连续域蚁群算法.将搜索域中的任意一点看成食物源,使用多组蚁群进行寻优,每一组蚁群代表问题的一个解,在每一迭代中首先在所有蚁群中选则一组种子蚁群,然后在该组蚁群的信息素密度分布函数下进行采样,生成子代蚁群,最后进行蚁群选择,从而使各组蚁群不断向适应度值较高的搜索区域移动,最终收敛到最优解.对基准测试函数G01-G12的求解结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

随机装卸工问题的新型变异蚁群算法

提出了随机装卸工问题及其求解策略.针对这一问题,在蚁群算法的基础上给出了引入内外变异的新型蚁群算法.通过数值算例对两种算法的求解结果进行了对比分析,验证了新型变异蚁群算法的有效性和可靠性.     

自适应并行机制的改进蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,以及如何有效提高蚂蚁代理的搜索能力问题,提出了一种具有自适应并行机制的选择和搜索策略。该策略通过将蚁群划分为若干个子群,不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素,引入了吸引因子和排斥因子,实现了一种多蚁群并行选择策略,以加强其全局搜索能力。以对称旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)测试集为对象,将改进算法与现有蚁群优化算法进行了测试比较。实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象。     

基于相位编码的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先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描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间[0,2π]ⁿ 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.     

一种新的SHEPWM三电平逆变系统的仿真和实验研究

针对中点钳位型三电平逆变系统SHEPWM开关角度的求解问题,提出了基于混沌蚁群算法的三电平中点钳位型逆变系统的SHEPWM优化方法.蚁群算法在求解SHEPWM非线性超越方程组时不需要求解方程特定的初值,而变尺度混沌算子融合到蚁群算法之中,可以有效防止算法陷入局部最优解,提高计算精度.仿真和实验结果证明了基于混沌蚁群算法的三电平NPC逆变系统消谐模型的有效性.     

基于蚁群优化的置换流水车间调度算法

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法.该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来:首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和.其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整.最后,对构造出的解做插入型局部搜索.用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性.     

Bayesian network learning algorithm based on unconstrained optimization and ant colony optimization

Structure learning of Bayesian networks is a wellresearched but computationally hard task.For learning Bayesian networks,this paper proposes an improved algorithm based on unconstrained optimization and ant colony optimization(U-ACO-B) to solve the drawbacks of the ant colony optimization(ACO-B).In this algorithm,firstly,an unconstrained optimization problem is solved to obtain an undirected skeleton,and then the ACO algorithm is used to orientate the edges,thus returning the final structure.In the experimental part of the paper,we compare the performance of the proposed algorithm with ACO-B algorithm.The experimental results show that our method is effective and greatly enhance convergence speed than ACO-B algorithm.     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计模型与算法

在第四方物流的服务模式下,为了使产品的配送与回收能够在动态环境下安全、有效的运作,研究多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计问题.构建了在满足弹复性约束条件下,使总成本最小化的网络设计优化模型,在考虑多个运营周期条件下同时优化正向和逆向网络.鉴于该问题的NP-hard特性,设计了一种改进的蚁群算法.最后,通过数据随机产生的算例来测试模型的合理性以及算法的有效性,并且改进的蚁群算法的性能优于标准的蚁群算法.     

面向混合变量和任意时间优化的蚁群算法

针对现实问题中优化模型复杂、变量类型混合、求解难问题,通过构建面向混合变量的蚁群优化信息素模型和设计蚂蚁随机解构建方法,提出能够充分有效处理混合连续、有序或无序离散变量的蚁群优化算法。进一步考虑现实问题中目标函数评估次数未知或昂贵优化场景,设计面向任意时间优化的算法参数评估指标,自动化配置算法同时提高解的质量和优化执行效率,生成了面向混合变量和任意时间优化的蚁群算法。最后在标准工程优化问题中进行测试,通过与文献结果的比较,验证了新蚁群算法的高效性和鲁棒性。     

基于ACO算法和Bezier曲线优化的巡航导弹航路规划

在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明：生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。     

基于创建解动态控制和局部搜索合并的蚁群算法

为了加快蚁群算法的收敛性和改善解的合理性,提出了一种改进的蚁群算法。该算法提出一种基于动态控制的策略,其目的是确保蚂蚁在搜索前期采用最大概率探索解,而在搜索后期,每只蚂蚁都在当前最优解附近搜索解,这在一定程度上提高了算法的收敛性能;其次,为得到更合理的解,对每只蚂蚁的局部搜索解中加入合并机制,这样集成了多个蚂蚁对最优解的搜索性能。实验结果表明:该方法性能优于传统的蚁群算法。     

求解双目立体视觉的迭代多群体蚁群算法

作为典型的NP问题,双目立体视觉中的匹配一直是研究的热点。提出一种适于求解立体匹配问题的并行、迭代、基于信息反馈的多群体蚁群算法。该算法中子群体完成每个扫描行对应的子优化问题;协调者收集并分析所有子群体的结果,通过投票决定可能匹配的边缘,进而把这种信息转换成信息素传播给子群体,如此迭代直到优化结束。还讨论了双目立体匹配过程中的约束问题,并给出算法的收敛性证明和仿真实验。     

蚁群算法在盲均衡问题中的应用研究

蚁群算法是一种生物仿生算法,该算法具有正向反馈、并行计算等特点,可以有效地避免算法收敛到局部最优解。将蚁群算法用于求解盲均衡问题的恒模代价函数,提出一种基于蚁群算法的盲均衡算法,新算法加快了收敛速度,减少了码间干扰的影响,降低了误码率。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

解旅行商问题的混沌蚁群算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法.     

基于任务合成机制的多星调度问题

传统模式下,卫星采取单任务观测方式,该种方式下任务的成像精度高但任务成像数量少且资源使用率极低。因此,在单任务观测方式的基础上设计了一种多任务合成机制(multi-task merging mechanism, MTMM),在保证用户最低成像要求的情况下对任务合成。首先,基于合成任务集,建立多星调度模型。然后,针对模型提出了基于任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization based on task merging, IACO-TM)算法,在算法中设计了自适应蚁窗策略、强制扰动机制以及算法参数动态调节策略,对蚂蚁搜索空间进行有效裁剪,避免算法陷入局部最优的同时提高算法的收敛速度。最后,通过大量仿真实验与不考虑任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization, IACO)算法和基于任务合成的传统蚁群优化(traditional ant colony optimization based on task merging, TACO-TM)算法对比,验证了所提MTMM和IACO-TM的有效性。     

蚁群算法进行连续参数优化的新途径

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .     

Weapon target assignment problem satisfying expected damage probabilities based on ant colony algorithm

A weapon target assignment （WTA） model satisfying expected damage probabilities with an ant colony algorithm is proposed. In order to save armament resource and attack the targets effectively, the strategy of the weapon assignment is that the target with greater threat degree has higher priority to be intercepted. The effect of this WTA model is not maximizing the damage probability but satisfying the whole assignment result. Ant colony algorithm has been successfully used in many fields, especially in combination optimization. The ant colony algorithm for this WTA problem is described by analyzing path selection, pheromone update, and tabu table update. The effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated with an example.