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一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。 相似文献
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函数优化的量子蚂蚁算法 总被引:3,自引:0,他引:3
借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于元胞自动机原理和蚁群优化算法,提出一种求解非线性0-1规划问题的元胞蚁群优化算法。该算法将元胞的演化规则和蚁群的信息素更新规则相结合,利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性,提高蚁群的全局优化能力。经实验和与其他算法比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。 相似文献
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一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 总被引:22,自引:1,他引:22
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。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的启发式算法,研究表明该算法具有较强发现较好解的能力,但同时存在一些缺点如易出现停滞现象、 收敛速度慢等.在蚁群算法的基础上结合自动化立体仓库固定货架拣选作业的特点,构建了货物拣选路径问题的数学模型,设计了新型的改进蚁群算法用于合理优化货物拣选路径以减少作业时间,并在算法中 采取了三个改进措施, 改善基本蚁群算法的搜索能力.候选节点集合策略和自适应调整算法参数能有效提高算法的搜索速度,选择算子使问题的解始终保持最优.实验表明该算法具有较好的全局寻优能力, 收敛速度大幅度提高,能够很好地满足中大规模的拣选作业要求. 相似文献
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提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面:第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。 相似文献
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一种改进的粗粒度并行蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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干线运输的车货匹配及车辆运输路径优化对于降低大规模、多分布网点的物流企业的运输成本有重要意义.建立了干线运输的发车费用模型及总费用模型,提出应用一种基于直达网络搜索和车辆行驶路径搜索的两阶段局部搜索启发式算法进行求解.通过对企业实际数据的计算,表明该算法优化了干线运输的运输路径,减少了运输车辆数,降低了运输总费用,具有较好的应用前景. 相似文献
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基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。 相似文献
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研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用. 相似文献
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以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。 相似文献
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徐玮 《系统工程与电子技术》2010,32(4):869-872
建立良好的优化方法,是多学科设计优化(multidisciplinary design optimization, MDO)求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行(multidisciplinary feasible, MDF)方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF(double optimization MDF, DO-MDF)方法和单级优化MDF(single optimization MDF, SO-MDF)方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。 相似文献
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军事信息系统服务资源分配并行优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对如何提高面向服务军事信息系统中任务工作流执行的时效性和成功概率, 提出了服务资源分配的并行优化方法. 首先给出了服务资源分配的系统框架, 在分析服务并行执行数目、 任务成功率、任务完成时间及服务执行代价之间关系的基础上, 建立了服务并行优化的目标规划数学模型, 并提出了一种求解该模型的改进粒子群算法(DPSO). 该算法通过引入粒子细微扰动、优化粒子飞行边界及粒子优胜劣汰等扩大搜索范围,提高获得最优解的概率. 实验结果表明服务分配的并行优化及其DPSO 求解算法是提高任务工作流执行成功率和时效性的有效方法. 相似文献
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混沌粒子群混合优化算法的研究与应用 总被引:10,自引:0,他引:10
为使粒子群优化算法(PSO)初始粒子均匀分布在解空间,分析了混沌运动的遍历性并根据粒子间欧式距离大小改进了PSO初始种群提取方法。提出了一种混沌粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和混沌优化算法同时进行。对四个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能好。 相似文献