仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

蚁群算法在一般函数优化求解中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟仿生算法.本文通过在一般函数优化求解中的应用,说明该算法与启发式因子相结合可有效地避开陷入局部最优的弊病.显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

基于分治策略和蚁群算法的最大团问题的研究

最大团问题是经典的NP-hard问题,对该问题求解方法的研究在理论上、实践上都具有一定的意义.蚁群算法已成功地求解出许多组合优化难题.通过使用分治法,将图分解成子图,对各子图应用蚁群算法求解,提出一种求解最大团问题的蚁群算法.它减小了问题的求解规模,使求解变得容易,且实验取得了较好的结果.     

蚁群优化算法的原理及改进

蚁群优化算法是意大利学者M.Dorigo受蚂蚁觅食行为的启发,提出的一种新型的模拟进化优化算法,具有正反馈,分布式计算等特点,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,对蚁群优化算法提出了改进,最后在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。     

基于蚁群和粒子群优化的混合算法求解TSP问题

提出了一种基于蚁群优化和粒子群优化的混合算法求解TSP(Traveling Salesm an Prob lem)问题。在应用蚁群算法对TSP问题的求解过程中,利用粒子群算法对蚁群系统的参数进行优化,其目的是提高蚁群系统的优化性能,使蚁群系统的参数不必靠人工经验或反复试验选取,而是通过粒子搜索自适应选取。     

蚁群算法及其在求解优化问题中的应用

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算法。作为一种新的群体智能启发式优化算法,主要用于求解组合优化问题。本文介绍了蚁群算法的发展历史,然后介绍了其在求解组合优化问题中的应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。     

改进的蚁群禁忌搜索混合算法

蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象.为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对三者的优势和不足进行分析,提出一种将三者混合使用的求解旅行商问题的算法.     

基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。     

求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法

蚁群算法中的关键参数α、β、γ、ρ对算法的求解效率和求解质量有重要的影响。本文利用遗传算法在参数寻优方面的优越性,在蚁群算法运行的同时利用遗传算法去优化关键参数α、β、γ、ρ,提出了求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法,实例证明效果好。     

车辆路径问题的蚁群算法研究

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果.     

蚁群算法在服务选取问题中的分析比较

在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群优化模型,定义了针对服务选取问题的信息素及启发式信息,并采用6种蚁群算法对该问题进行了求解.最后通过试验对这些算法在服务选取问题中的适用性进行了分析,并与最近提出的服务选取算法进行了比较.结果表明,设计的不同蚁群算法在求解该问题时性能差异较大,其中ACS算法不但收敛速度快,其求解质量也好于被比较的其他算法.     

小窗口蚁群算法解决旅行商问题的应用与分析

本文先介绍基本蚁群算法模型,并应用此法对TSP(旅行商问题)进行了求解。然后运用小窗口蚁群算法解决TSP问题,通过与基本蚁群算法的比较,认为小窗口蚁群算法无论是在解的优化上还是运行时间上都优基本蚁群算法。     

自适应蚁群优化求解置换流水车间调度问题

基本蚁群算法的选择概率公式存在的缺陷,从信息素的更新策略方面入手,通过自适应地调整挥发系数对蚁群算法进行优化,并将自适应蚁群优化算法应用于置换流水车间调度问题.对几组仿真数据进行实验,结果表明该算法具有可行性,并且有一定的理论意义和较高的实际应用价值,是一种值得推广的求解置换流水车间问题算法.     

多种群蚁群算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题。将多种群蚁群算法应用到矩形件优化排料问题求解中,优化试验结果表明可获得比基本蚁群算法更好的效果,为矩形件优化排料这类NP完全问题提供了新的思路和方法。     

基于蚁群算法的多目标优化技术研究

针对蚁群算法求解多目标优化的问题,在总结2007年以来多目标蚁群优化算法基础上,着重介绍当前多目标蚁群优化算法的研究热点:基于分解、基于种群和基于Pareto解集的多目标蚁群优化以及多目标蚁群算法的并行化实现,并对多目标蚁群算法未来发展方向进行了展望.     

融合粒子群优化的蚁群算法对TSP问题的应用研究

提出了一种融合粒子群优化的蚁群算法来求解旅行商问题（TSP）。使用粒子群算法对蚁群算法的参数（β,ρ,q0）进行优化来得到这三个参数的最佳组合值,并且运用蚁群系统算法（ACS）寻找最短路径。新算法克服了参数选择对算法性能的影响,具有很强的全局搜索能力。对旅行商问题的仿真实验结果表明：与传统蚁群算法相比,新算法体现了较高的性能,取得了不错的效果。