改进的蚂蚁算法求解任务分配问题

将蚂蚁算法用于求解任务分配问题，并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力。文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法，给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步骤，在此基础上提出求解任务分配问题的改进蚂蚁算法。两个实例验证了改进蚂蚁算法的优越性。     

一种求解TSP问题的改进蚂蚁群算法

通过用混合型蚂蚁群算法求解TSP问题的方法和步骤 ,并以att5 32 (美国 5 32个城市 )为例给出计算实验结果 ,说明混合型蚂蚁群算法改进了标准蚂蚁群算法的效率和计算结果的质量     

TSP的改进蚁群算法求解及其仿真研究

蚂蚁数目是影响蚁群算法性能的重要参数,常规蚁群算法在求解TSP时易于陷入局部最优解。文章针对该问题,提出了一种蚂蚁数目动态改变的蚁群算法,即每次周游时的蚂蚁数目是在一个范围内随机取值,该改进算法借用遗传算法中的排序选择策略对每次遍历时的蚂蚁位置进行初始化;分别对常规蚁群算法的TSP求解和改进蚁群算法的TSP求解进行了原理阐述,并对2种算法求解TSP的结果进行了Matlab仿真。对比仿真结果表明,改进的算法在求解TSP时,能够有效地跳出局部最优解,并能很好地收敛,它比常规蚁群算法的性能要优。     

多物流配送中心选址及求解

经典蚁群算法不能直接用于求解多配送中心选址问题(MDLP),据此,将MDLP映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法.改变了经典蚁群算法禁忌表的设置方式,算法运行时,给蚁群建立一个共享禁忌表,里面存放所有蚂蚁访问过的客户点,任何蚂蚁只能选择共享禁忌表未曾记录的客户点,从而增强蚂蚁间的信息交流,促进它们的分工与协作,使蚂蚁无遗漏无重复地遍历各配送点并找出问题的最优解.为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式.仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP.     

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。     

一种基于分解的改进的多目标蚁群算法及其应用

提出一种基于分解的、改进的多目标蚁群算法。该算法首先利用Tchebycheff聚合方法将整个Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用蚁群算法同时求解这些子问题。为使解集均匀分布在Pareto前沿,采用基于试探的聚类方法对解集聚类;依据解集的分布重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的Pareto前沿;蚂蚁按照对应的权重距离被分组,同一组蚂蚁共享一个信息素矩阵,该矩阵容纳学习到Pareto前沿子区域的位置信息;每个蚂蚁求解一个子问题,每个蚂蚁拥有自己的启发式信息矩阵;每个蚂蚁拥有多个邻居,蚂蚁选取邻居中的最优解来更新当前解;蚂蚁依据小组信息素,当前解和启发式信息构建新的解。引入自适应变异算子,动态调整蚂蚁邻居的个数,提高算法的收敛速度和解的质量。将该算法与其他相关算法在标准的双旅行商问题进行性能对比,证明该算法有效。     

蚂蚁算法在TSP问题求解的应用

蚂蚁算法是目前解决大规模复杂问题比较有效的算法。同时TSP问题是经典的NP-C问题,已被广泛应用于在VLSI芯片设计、网络路由和车辆选路等领域,对TSP问题的求解的突破意味着大量NPC问题的求解可以迎刃而解,因而有着重要的实际价值和理论意义。文章系统地介绍了TSP问题,并在此基础上对蚂蚁算法求解TSP问题做了相关探讨。实验结果表明,蚂蚁算法对参数的初始值也具有敏感性,对于一个好的初始值的确定,需要建立在大量试验的基础上。     

离散元胞蚂蚁算法及其收敛性

提出一种利用元胞演化规律和蚂蚁寻优特点的离散元胞蚂蚁算法.首先对离散元胞蚂蚁算法的原理进行了描述,然后运用随机不动点理论对算法的收敛性进行了分析,证明算法的求解的迭代过程是一个随机压缩影射,并收敛到唯一的不动点,最后给出了数值仿真,效果良好.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

改进型蚂蚁算法在JobShop调度问题中的应用

本文首先介绍了J0bshop调度问题的模型,然后介绍了蚂蚁算法的原理,提出了求解JobShop调度问题的改进型蚂蚁算法,接着给出了该算法的流程,最后利用两类标准问题进行仿真,实验结果表明该算法应用在JobShop调度问题当中是行之有效的。     

立体仓库固定货架拣选路径优化的蚁群算法研究

本文详细分析了各类蚁群算法及其参数,将这些算法结合立体仓库固定货架拣选路径问题,选取出适合实际情况的算法模块;根据算法特性提出了根据迭代次数自适应调整q0参数和使用精英策略更新信息素两项优化等策略并通过仿真试验证实其优化性。在分析基础之上提出新蚁群算法的数学模型,通过大量仿真试验,得证新算法可以在较短的时间内找到较优的拣选路径,应用到实际操作中极大提高了立体仓库的使用效率。     

多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用

蚁群算法和遗传算法都属于仿生型优化算法,是解决调度问题的强有力的工具。本文针对多目标车间调度问题提出了一种多种群蚁群算法和遗传算法想结合的算法,算法的第一部分用多种群蚁群算法求得各个目标函数的最优解,第二部分把求得的解作为遗传算法的初始种群求得多目标问题的Pareto最优解。仿真结果,该算法有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

含阀点效应最优潮流问题的改进原始蚁群算法解

基于原始蚁群的猎食行为提出一种新型的算法，称为改进原始蚁群算法，用于求解最优潮流问题。新算法只考虑离散变量，以降低计算时间，同时使用序列：二次规划法求解连续变量。通过运用曲线分段的方法，使改进算法能处理含大母约束条件的各种目标函数并有效地搜索全局最优解。通过IEEE-30节点系统的仿真计算验证了该算法的有效性。     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

管道铺设问题的改进蚁群算法

首先把管道铺设问题转化为旅行商问题,然后利用蚁群算法来求解此问题。算法的分析和仿真实验表明,利用了城市间距离信息的改进蚁群算法是一种简单有效的算法。     

蚁群算法研究进展

人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效，成为解决TSP，VRP，QAP，JSP等典型问题的一种新型的强有力算法．对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进以及应用范畴等，进行了系统的总结与综述，并对这一新型现代启发式算法的发展方向进行了展望．     

具有禁忌策略的蜂群算法评定圆柱度误差

针对最小二乘法评定误差较大,遗传、蚁群等仿生算法设置参数较多、收敛速度较慢的问题,结合圆柱度误差评定的特点,提出采用蜂群算法,来实现圆柱度误差的最小区域法评定.该算法借鉴了禁忌搜索算法的禁忌策略,用禁忌表存储局部最优解,增强对参数Limit的控制作用,提高全局搜索能力.实验研究结果表明,该方法能收敛到全局最优解,并且计算结果稳定,收敛速度很快,平均运算时间在1.2 S左右,适用于三坐标测量机等实时处理系统.     

车辆路径问题的蚁群算法研究

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果.     

城市物流配送的二阶段启发式算法

针对城市物流配送的特点,将空间聚类算法与蚁群算法相结合运用到路径规划中,提出了一个基于交通网络的VRP二阶段解法.以带权图描述城市交通路网,利用交通网络中各个结点间的距离关系和结点的需求量,以配送车辆的容量为聚类的约束,通过多次迭代将所有结点聚集成相互独立的多个簇.选择簇间相似性最小的聚类,利用蚁群算法,根据簇之间和簇内结点间的距离关系,分两次规划配送路径,最终得到配送中心到所有结点的配送路径.该算法通过聚类降低系统复杂度,缩短了蚁群搜索时间,具有较快的速度.最后用一个仿真实例验证二阶段算法的有效性.