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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 104 毫秒
1.
用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.  相似文献   

2.
带有侦察子群的蚁群系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法--带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度.  相似文献   

3.
路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性.  相似文献   

4.
针对蚁群算法收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α,β作为每只蚂蚁的属性,利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择,优胜劣汰,优秀蚂蚁被保留并产生后代,蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题,实验结果表明,利用这一方法可使解的性能有所改进,并有效地减少了计算时间。  相似文献   

5.
针对蚁群算法应用于三维管路路径规划时运行时间长、搜索效率低等问题,提出一种动态蚁群算法.首先采用栅格法建立环境模型,建立了随建模空间和蚂蚁位置变化的动态启发信息;其次设置概率选择机制和动态步长机制.仿真试验结果表明,该算法有效减少了路径中直管弯头数量,管路铺设整齐,收敛速度提高,具有较强的全局寻优能力.  相似文献   

6.
祁正萍 《科学技术与工程》2012,12(12):2835-2839
针对量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题,提出一种新的量子遗传算法。该算法采用角度编码方式表示染色体从而减少编码的存储空间;引入小区间方法初始化量子种群, 使量子染色体均匀分布于初值空间;利用改进的旋转门对种群进行更新操作;采用动态的量子步长调整策略实现自适应搜索;引入量子交叉和量子变异操作防止早熟问题。通过典型的多峰值函数优化实验表明该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强和计算时间短的特点,可以用于多峰值函数优化问题。  相似文献   

7.
改进蚁群算法求解多目标优化问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统蚁群算法在多目标优化问题中容易陷入局部最优的缺点,提出一种采用直接学习机制的改进蚁群算法。该算法通过采用模拟蚂蚁用触角交流信息过程的直接通信学习机制,用以改进信息素的更新规则,从而维持群体的多样性。通过两组多目标基准函数验证算法性能,仿真结果表明该算法所获得的Pareto解具有多样性以及均匀分布性,有效地提高了蚁群算法全局寻优的能力。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.  相似文献   

11.
为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...  相似文献   

12.
针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.  相似文献   

13.
原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.  相似文献   

14.
为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法。首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素因子和启发函数因子的合适取值,以P类数据测试算法的改进效果,并与基础蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行对比。结果表明,相较于基础蚁群算法,改进蚁群算法的最优路径总长度平均减少了6.97%;与遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法相比,改进蚁群算法的寻优能力更强、收敛速度更快。因此,改进蚁群算法可以有效减少路径长度,跳出局部最优,加快收敛速度,尤其是在单路线允许服务点较多且各点分布较离散的车辆路径情况下,其优势更为明显,可为解决车辆路径问题提供一定的参考。  相似文献   

15.
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,虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用,但是对其收敛性尤其是A.S.(AlmostSurely)收敛性问题的研究还存在很多空白.本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,以Markov链和离散鞅作为研究工具,对基本蚁群算法的A.S.收敛性问题进行了理论证明,把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性,随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义,并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析.  相似文献   

16.
最短路的蚁群算法收敛性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
蚁群算法最初出发点是模拟蚂蚁觅食,蚂蚁可以利用局部信息素的变化找到从蚁穴到食物的最短路。对求解最短路问题的蚁群算法的收敛性进行了探索性分析,定理给出了寻找最短路的蚁群算法收敛的充分条件,并通过一个数值例子验证了该结果。  相似文献   

17.
由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.  相似文献   

18.
针对蚁群算法应用于机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验,结果表明,改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。  相似文献   

19.
蚂蚁算法及其在机械优化设计中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
在蚂蚁算法基本原理的基础上,通过引入蚁群更新、沿途搜索等策略,对算法进行了改进. 用C语言设计了蚂蚁算法程序,通过典型优化设计问题进行了验证,并给出了机械优化设计实例. 实例表明,改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强,程序运行可靠.  相似文献   

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