云模型蚁群算法在无人机航迹规划中的应用

为中高空飞行的无人机提出了一种新型航路规划算法。该方法基于云模型蚁群算法。基本蚁群算法有着突出的缺陷:易陷入局部最优解而且需要计算时间长。提出的改进型蚁群算法,通过云模型来控制信息素强度Q和挥发系数ρ的大小,从而得到更好的收敛性与避免陷入局部最优解,并进行了TSP问题的仿真计算。通过将无人机任务地图网格离散化,运用云模型蚁群算法进行航迹规划。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过Matlab环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。     

一种改进的基于云模型理论的蚁群算法

研究了一种利用云模型来有效限制蚁群算法陷入局部最优解的方法。实验表明,该改进策略可使蚁群算法的全局搜索速度和优化性能均得到明显改善。     

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。     

一种改进的蚁群算法及其在旅行商问题中的应用

分析了基本蚁群算法易出现早熟停滞现象的原因.对基本蚁群算法进行改进,在原有算法的基础上引入最优最差信息素更新策略和局部最优搜索策略,从而扩大可行解的的范围,避免了算法过早停滞,同时加快算法的收敛速度,使得改进后的蚁群算法解的性能得到较大的提高.最后,以三种旅行商问题为例进行仿真,结果表明该算法能较快地收敛到全局最优解而且具有较好的发现解的能力.     

模糊认知图的算法改进与应用综述

模糊认知图(fuzzy cognitive maps,FCM)是一个推理网络,使用循环有向图对知识进行表示与推理,通过模糊逻辑与神经网络的组合完成建模、分析、决策支持、预测等任务.针对模糊认知图的研究现状,从模型构建与学习算法、结构拓展和领域应用创新三个方面,针对近些年来的模糊认知图的算法改进进行了综述.在模型构建与学习算法方面,针对基于Hebbian的学习算法、基于群体的学习算法、基于Hebbian和演化类型混合的学习算法进行了综述,并对算法的主要特征和适用领域进行了描述.在结构模型拓展方面,重点综述了在有专家参与的决策支持领域、高度不确定的复杂系统、动态的领域环境和实时控制系统领域四种领域环境中,对模糊认知图的演化模型改进,并针对模糊认知图中各改进算法的优缺点进行了比较和综述.最后,综述了模糊认知图在各领域中的应用特点和应用案例.     

量子化信息素蚁群优化特征选择算法

蚁群优化算法凭借其正反馈机制和强大的搜索能力被广泛地应用于各类优化问题求解上.本文试图将蚁群优化算法应用于特征选择领域并提出了新的量子化信息素蚁群优化(quantized pheromone ant colony optimization, QPACO)特征选择算法.相比于其他基于蚁群优化算法的特征选择算法,QPACO算法中采用了量子化信息素的启发式策略,改变了传统的信息素更新策略,因此避免了在搜索特征时的局部最优问题.实验采用了KNN分类器来指导学习过程,利用源于UCI数据库的多组数据集进行了相关的测试,实验结果表明,QPACO算法在分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等方面均具有良好的性能.     

改进蚁群算法在多目标下路径长度的研究

为解决蚁群算法规划时易陷入局部最优问题,提出一种适合多目标下全局路径规划的改进蚁群算法。将粒子群算法所得到的最优结果路径作为蚁群算法的初始信息素增强值,利用平均距离与当前距离比值和最优与最差路径正负反馈相结合来调节信息素更新策略,根据不同阶段中信息素挥发系数的影响将其动态划分来求解最优遍历顺序,得到最短路径长度。att48实例结果显示,相较于传统算法,改进算法在路径长度上缩短了6.76%,鲁棒性能提高了4.87%,证明了改进蚁群算法的有效性。     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

Unsupervised Dynamic Fuzzy Cognitive Map

Fuzzy Cognitive Map(FCM) is an inference network, which uses cyclic digraphs for knowledge representation and reasoning. Along with the extensive applications of FCMs, there are some limitations that emerge due to the deficiencies associated with FCM itself. In order to eliminate these deficiencies, we propose an unsupervised dynamic fuzzy cognitive map using behaviors and nonlinear relationships. In this model, we introduce dynamic weights and trend-effects to make the model more reasonable. Data credibility is also considered while establishing a machine learning model. Subsequently, we develop an optimized Estimation of Distribution Algorithm(EDA) for weight learning. Experimental results show the practicability of the dynamic FCM model. In comparison to the other existing algorithms, the proposed algorithm has better performance in terms of convergence and stability.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法（APFM）。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明：新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

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。     

基于蚁群算法的既有铁路整正优化设计

为了提高既有线路整正维修效率以及满足铁路快速发展对线路高平顺性的要求,结合蚁群算法在空间组合优化的优良性能,研究了基于蚁群算法的既有线平面多曲线整体整正优化设计方法.首先利用空间曲线拟合算法,结合平面线形的曲率变化特征,采用概略分段与迭代精确分段相结合的方式,确定初始交点坐标及曲线参数信息.以既有线所有初始交点坐标为基准,进行交点坐标网格划分,运用蚁群算法全局寻优的方式得到最优的交点组合.逐步缩小网格进行蚁群寻优,最终得到满足各类约束的线形参数组合及最优拨道量值,实现线路平面整正的整体优化算法设计.并结合实测数据进行相关计算分析,计算结果显示蚁群优化算法较传统的优化设计方法在获取最优线路参数,实现整体拨道量最小方面可以获取满意效果.     

Fuzzy Clustering with Novel Separable Criterion

Introduction Fuzzy clustering plays an important role in pattern rec ognition, image processing, and data analysis. In fuzzy clustering, every point is assigned a membership to represent the degree of belonging to a certain class The fuzzy c-means (FCM) m…     

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.     

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。