基于蚁群算法的拣选作业优化问题

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.     

改进蚁群算法求解单机总加权延迟调度问题

单机总加权延迟调度(SMTWTS)问题是一类由于任务完工时间超过交货期从而优化目标为加权延迟成本最小的单机调度问题,已被证明是NP难题.蚁群算法受自然界蚁群觅食机理启发而来,也曾被用于其它类型的单机调度问题研究,但SMTWTS被认为是实际生产中面临的主要问题.本文提出一种改进蚁群算法求解SMTWTS问题,该算法对信息素更新策略进行了改进,引入信息扰动及变异策略,并对参数进行了合理设置,对比实验表明搜索效率好于遗传算法.     

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.     

一种基于改进蚁群算法的多点路由算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,蚁群算法与其它随机优化算法同样存在收敛速度慢易于限于局部最小点等缺陷.提出一种改进的蚁群算法,并将其与启发式方法相结合以解决多点路由问题.仿真证明,基于改进蚁群算法的多点路由算法模型可以稳定地获得优于现有启发式算法的解,是一种有效的多点路由算法,同时该算法也适用于并行执行和应用.     

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.     

随机摄动蚁群算法的收敛性及其数值特性分析

从随机优化技术出发,针对基本蚁群算法,提出了一种随机摄动蚁群优化算法。并从理论上对该算法的收敛性及一些相关特性进行了探索性分析,指出该算法在有限迭代次数下以概率e-1(e 是一个很小的正数)找到全局或局部最优解(至少一次);而且如果迭代时间足够长,将以概率1收敛于全局或局部最优解。最后,以TSP问题为例,对该算法中若干参数的选取进行了仿真分析,提出了具有普遍意义的参数选取方法,并制定出各参数的最佳取值范围。     

蚁群算法在卫星数传调度问题中的应用

为求解卫星数传调度问题,将数传任务在调度序列中的可能位置抽象为结点,构造了信息素分布于结点的矩阵解构造图,提出了基于该图的蚁群算法.算法通过随机转移概率决策模型进行结点转移,在算法迭代中利用精英保留策略进行全局信息素更新.仿真结果表明,基于矩阵解构造图的蚁群算法是求解卫星数传调度问题的有效方法,并具有较好的收敛性和鲁棒性.     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的QoS单播路由优化

对现代通信网中具有时延和带宽约束的QoS单播路由问题提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化.该算法结合蚁群系统的特点对基本蚁群算法进行了三方面的改进:在信息素初始化中考虑食物源(目的节点)向周围散发气味的过程;将时廷和带宽信息加入启发式函数;引入"弱淘汰"法则全局更新信息素.仿真实验表明该算法可以更快地找到满足时延和带宽请求的最小费用路由.     

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.     

车辆可重复利用VRPTW问题的模型和改进蚁群算法

提出车辆可重复利用的VRPTW问题,建立多目标整数规划模型;基于蚁群系统（ACS）,按优先访问服务开始时间较早、服务时间较短和关窗时间较早的原则,设计启发式因子和蚂蚁状态转移规则;借鉴MMAS和ASrank的优点设计信息素更新策略,既加强对每次迭代最好解的利用,又避免陷入局优;根据客户服务结束时间较早优先原则构造初始解.实验结果表明,可以大幅度减少所需车辆数并节省车辆的总运行时间,具有较快的收敛速度,本文的模型和算法是有效的.     

基于解均匀度的车辆路径问题的自适应蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，具有许多优良的性质，可以很好地解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)，但同时也存在计算时间长、易出现停滞等缺陷。在分析车辆路径问题(Vehicle Roulting Problem，VRP)与TSP区别的基础上，将蚁群算法应用于VRP的求解，通过引入解均匀度、选择窗口以及吸引力等概念对算法的转移策略和更新策略进行改进，构造了具有自适应功能的蚁群算法。实验仿真结果表明所设计的算法具有很强的搜索能力，计算效率较高，能够有效地解决加速收敛与停滞现象之间的矛盾。     

函数优化的元胞蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效;元胞自动机作为一种离散的动态模型在大规模的仿真计算能力方面为研究系统的行为提供了有效的虚拟实验室.基于蚂蚁算法和元胞自动机的原理,提出了一种元胞蚂蚁算法及其数学描述,可用于求解连续系统的优化问题.算法在MATLAB环境下实现,并对一些难题实例进行了验证和测试,获得了较好的效果.     

元胞蚂蚁算法的收敛性

蚁群优化算法是一种新型的解决组合优化问题的仿真型算法,在许多领域中都已获得成功的应用,但却有容易陷入局部最优的缺陷.本文将元胞自动机思想引入到蚂蚁算法中,提出一种新的元胞蚂蚁算法,通过算法的元胞演化机制对信息素的二次分配,改善了对解空间的搜索性能,并从理论上证明了算法的渐近收敛性.     

Improved ant colony optimization algorithm for the traveling salesman problems

Ant colony optimization (ACO) is a new heuristic algorithm which has been proven a successful technique and applied to a number of combinatorial optimization problems.The traveling salesman problem (TSP) is among the most important combinatorial problems.An ACO algorithm based on scout characteristic is proposed for solving the stagnation behavior and premature convergence problem of the basic ACO algorithm on TSP.The main idea is to partition artificial ants into two groups: scout ants and common ants.The common ants work according to the search manner of basic ant colony algorithm,but scout ants have some differences from common ants,they calculate each route's mutation probability of the current optimal solution using path evaluation model and search around the optimal solution according to the mutation probability.Simulation on TSP shows that the improved algorithm has high efficiency and robustness.     

行为综合功能流水线中的资源约束LB-ACO算法

针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO).该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn²)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果.通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤.通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能.     

基于蚁群并行算法的电气接线路径优化及仿真

继电控制系统中元件的连接关系可以使用网络拓扑图描述，元件间的接线路径优化类似于旅行商(TSP)问题，属于NP完备的组合优化问题。本文将ACS蚁群算法引入接线路径优化，建立了适用于继电系统接线路径优化的计算模型，并在MPI(消息传递界面)的基础上实现了算法的并行化。通过对算法初始参数进行仿真分析，确定了各参数的最佳取值范围，实验结果证明，在参数选择适当的情况下，ACS蚁群算法具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

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.     

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。