蚁群算法的应用研究与发展

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其研究进展和实际应用做了较详细的综述,并对其前景和发展方向进行了展望。     

蚁群优化算法的研究进展

综述了用于组合优化的蚁群算法近年来的研究成果,简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,介绍了人工蚁群算法及其在组合优化中的应用,并对这种算法仍需解决的问题和未来的发展方向进行了探讨.     

基于群集智能的蚁群算法研究

指出了对蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点,介绍了蚁群算法的基本思想,分析了基本蚁群算法的特点和不足,针对这些不足讨论了多种改进方案,对改进方案与基本蚁群算法进行了比较,展望了该算法的工程应用前景．     

函数优化问题的遗传算法和蚂蚁算法混合算法的研究

本文借鉴蚂蚁算法的进化思想,提出一种求解函数优化问题的遗传算法和最大-最小蚂蚁算法的混合算法。采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,该方法能有效地求得全局极值点。     

蚁群算法理论及应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有着广泛的应用。本文首先阐述蚁群算法的基本原理;然后,对蚁群算法及其改进算法的应用进行介绍;最后,对蚁群算法的发展趋势作分析与展望,指出了仍未解决的问题和当前的研究热点,为后续的研究提供参考。     

求解流水车间调度问题改进的蚁群算法研究

蚁群算法求解流水车间调度问题(FSP)容易陷入局部最优,为避免误差较大,提出一种改进的蚁群算法(IAACA).该算法融合最大最小蚂蚁系统的思想,改进了蚂蚁信息素挥发方式,在搜索初期,信息素挥发系数从较大的值呈线性递减趋势,利于算法跳出局部最优,在迭代后期,信息素挥发系数减小为较小的值,有利于精细寻优.对基准算例的仿真结果表明改进的蚁群算法的有效性.     

探索因子蚁群算法及其在VRP中的应用

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了一种引入探索因子的改进型蚁群算法的原理和实现方法,进而运用该算法求解VRP问题,取得了优于原蚁群算法和遗传算法的实验效果。     

用于多维函数优化的蚁群算法

在借鉴献[1]基本思想的基础上，改进了蚁群算法搜索策略，该策略能提高搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性，为蚁群算法应用于实际优化问题提供了一条可行途径，数值算例结果表明本的搜索策略能较好地找到近似全局最优解，是一种有效的近似方法。     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

电网节点编号优化的一种改进蚁群算法

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系统,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。不同于传统的节点编号优化方法,采用最大最小蚁群系统改进的蚁群算法能快速地找到多个全局最优解,并且不易陷入局部最优解。将多种蚁群算法的改进融合在一起,取长补短,得到了较满意的效果。根据节点编号本身的特点,通过引入初始节点选择开关算子,同时在迭代过程中不断淘汰劣势蚂蚁,使蚂蚁能更快地找到最优解。     

Ant System Algorithm Research and Its Applications

In this paper, systematic review on Ant System (AS) algorithm research and application is made, and the authors works of introducing As algorithm into continuous space application are summarized. Then the applicability characters of AS in continuous space optimization problems are also discussed.     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.     

基于TSP的蚁群算法及其在路由中的应用

蚁群算法（ant colony optimization,ACO）,又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术,一直以来都是研究的热点。本文首先较系统地总结了蚁群算法的起源和发展,总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法,最后在组合问题上应用表明改进算法具有良好的性能。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

求解TSP问题的蚁群算法研究

分析了标准蚁群算法易于出现早熟、停滞和算法收敛速度慢的主要原因,在原有算法基础上提出了一种改进型的蚁群算法,该算法可以有效的提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果.     

蚁群算法的改进及其应用

为对上海市的内河航道提供科学合理的规划,解决集装箱集散问题,同时,也为推广蚁群算法的应用,在介绍蚁群算法解决旅行商（TSP）问题的模型上,对蚁群算法做了相应的改进,配合随机分布技术,以上海市整个内河航道和集装箱运输为研究对象,对内河航道进行规划,得出上海市内河集装箱集散系统合理的分配方案,并提出为满足该合理系统所须进行的相应的河道改造。     

蚁群算法在医药物品配送路径优化中的应用

在分析医药物流特点的基础上,提出了医药物流数学模型的合理假设和约束条件,构建了医药物流配送路径优化的目标函数.鉴于蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,运用蚁群算法对目标函数进行寻优.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

连续优化问题的蚁群算法研究进展

介绍了蚁群算法用于连续优化问题的发展现状,对蚁群算法的特点进行了分析研究,并提出了进一步的研究方向.     

蚁群算法及其连续优化算法初析

通过对TSP问题的蚁群算法介绍,初步分析了构造一个通用的、应用于连续空间的蚁群算法的几个关键问题,并提出了构造该算法的基本框架。     

一种改进蚊群算法及其在配方优化中的应用

针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.