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。     

基于TSP的蚁群算祛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。     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景.     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究

基于支持向量机(support vector machine,SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法(modified ant colony optimization algorithm-support vector machine,MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究收

基于支持向量机（support vector machine, SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此 SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法（modified ant colony optimization algorithm-support vector machine, MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优 参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数, 建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

基于Pareto蚁群算法的MVB周期轮询表优化设计

合理的多功能车辆总线(MVB)周期轮询表有助于均衡网络负荷、提高网络处理偶发信息的能力、保证实时通信的可靠性.为此提出一种有效的轮询表设计方法.将MVB周期轮询表的设计抽象成离散优化问题,根据IEC 61375-1国际标准和可调度性要求建立约束条件,将均匀度和相邻基本周期时间差作为优化目标,利用Pareto蚁群(Pareto ant colony,P-AC)算法求解.每个优化目标对应自己的信息素,信息素采用蚁群系统的规则更新,总信息素由两者加权得到,非劣解基于拥挤距离方法维护.与已有的优化算法相比,Pareto蚁群算法优化得到的轮询表均匀度更好,能够更有效地均衡网络负荷.     

基于改进蚁群算法的行驶工况构建及精度分析

文章以合肥市典型道路为例,选取5条城市道路进行数据采集,采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法(ant colony optimization,ACO)相结合的方法,构建了合肥市典型行驶工况。在划分了运动学片段的基础上,利用主成分分析法对13个运动学特征参数进行降维处理,以排名前3的主成分为聚类因子,用改进的蚁群算法对运动学片段样本进行分类,通过组合类内运动学片段,完成代表性工况的构建,并对代表性工况进行精度分析。研究结果表明,与K-means聚类法、系统聚类法相比,改进的ACO能够有效提高行驶工况的构建精度。     

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。     

基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。     

求解服务选取问题的混合蚁群优化算法

为解决大规模服务选取问题,提出了一种混合蚁群优化(HACO)算法.该算法先采用动态skyline服务查询过程过滤抽象服务类相关的冗余候选服务,以大力缩减空间提高查找效率,然后利用聚类设计动态构造图来引导蚂蚁的搜索方向,从而确定局部服务选取的搜索区域;基于已经确定的局部服务选取的搜索区域,利用启发式策略选取具体的组合服务.采用标准的真实数据集和综合产生的数据集对所提的方法进行试验评估,以及和最近提出的相关组合服务算法进行对比.实验结果在解的质量和处理时间方面效果显著.     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.     

基于模式求解旅行商问题的蚁群算法

群体智能已经被广泛应用于分布式控制、调度、优化等领域.其中蚁群算法已经成为该领域的一个研究热点.在蚁群算法的基础上针对旅行商问题(TSP),首先提出了小窗口蚁群算法,提高初始解的质量,然后与基于模式的蚁群算法相结合,通过提取模式,改变计算粒度,缩短计算时间,提高计算精度.实验结果表明该算法有较好的效果.     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

多车次同时送取货物车辆路径问题的量子蚁群算法

研究了配送车辆载重量和工作时间有限,考虑货物装卸时间的多车次同时送货和取货的车辆路径问题(multi-trip vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups,MTVRPSDP),建立了以配送车辆启动成本和车辆行驶成本之和最小为目标的线性整数规划模型.将量子计算和基本蚁群算法相结合提出了求解MTVRPSDP的量子蚁群算法,该算法应用量子比特启发式因子改进了人工蚂蚁的转移概率,从而提高了算法的全局搜索能力和稳定性,有效改进了算法陷入局部最优的缺陷.算例分析表明:MTVRPSDP的线性整数规划模型在实际应用中是可行和有效的,而且相比于基本蚁群算法和文献中所给其他算法的计算结果,利用量子蚁群算法和MTVRPSDP的线性整数规划模型能够得到较好的满意解,安排的车辆配送路线更加经济合理.     

基于超顶点交流策略的并行蚁群算法

通过分析影响并行蚁群算法性能的诸多因素,以提高算法效率减少通信量为主旨,提出了1种基于超顶点交流策略的并行蚁群算法.在该算法中,处理机之间交流的内容不再是最优解或信息素矩阵,而是由若干个顶点组合成的超顶点,从而改变了计算粒度;其次,又提出了1种更忠实于真实蚁群信息系统的基于信息素递减的信息素更新方法,减少了最优解对蚂蚁后选择路径上信息素的影响.通过对TSP进行的实验表明,与其他交流策略的并行蚁群算法相比,该算法有较强的全局收敛性和更快的寻优速度.     

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。     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.