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相似文献
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1.
一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
网格是分布式高性能计算的一个主要发展方向.任务调度问题的解决是网格得以充分发展的基本前提.提出了一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略.不同于传统蚂蚁算法,改进的蚂蚁算法通过在处理任务前后分别调整信息素来准确地反映资源的性能.任务调度将选择由改进蚂蚁算法产生的性能最佳的资源来处理任务.改进蚂蚁算法以及任务调度策略的有效性已被OP-NET上的仿真结果所验证.  相似文献   

2.
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   

3.
针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.  相似文献   

4.
在基于遗传算法和蚂蚁算法的副本选择策略研究的基础上,针对两种算法的优缺点,提出了基于融合算法的副本选择策略,利用遗传算法中的适应度函数初始化蚂蚁算法中的信息素分布,利用蚂蚁算法选择最优副本,即解决了遗传算法求解效率低的问题,又解决了蚂蚁算法初期信息素匮乏问题。通过对仿真结果进行分析比较,基于融合算法的副本选择策略在整个网格环境下和在单个站点都能有效减少作业运行时间,提高副本选择的速度,提高了整体性能。  相似文献   

5.
改进蚁群优化算法求解移动机器人路径规划问题   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对蚂蚁双向并行搜索策略会丢失蚂蚁间的部分可行路径甚至最优路径的问题,该文采用栅格法建立移动机器人环境模型,提出了根据信息素判断蚂蚁是否相遇的新的蚂蚁相遇判别法。为避免算法陷入局部最优,提出了综合考虑多种因素的新的路径选择策略和全局信息素更新策略。二维环境下的仿真研究表明,只要路径客观存在,算法就能快速地规划出相应的安全路径。  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
并行多任务环境下Agent联盟的快速生成算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对并行多任务环境下Agent联盟的生成问题,提出了基于多种群蚂蚁算法的Agent联盟生成策略.在该联盟生成策略中,种群内部蚂蚁相互合作,协调资源分配并完成相应任务;种群间蚂蚁进行资源竞争,协调解决并行多项任务间的资源冲突.同时,改进的信息素更新策略在综合考虑局部联盟收益和全局联盟收益的基础上提高了算法的全局搜索能力和生成联盟的质量.仿真实验结果表明,文中算法在多种典型条件下都能生成比现有算法更加高效的联盟结构.  相似文献   

8.
最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发的优势,采用并行蚂蚁策略将MMAS在CPU-GPU协同异构计算平台上并发实现.算法在GPU上运行时的影响因素,如数据传输、内存层次、库函数调用等,也得到有效分析,并作出针对性优化.试验最终取得了高达13倍的加速,表明并行MMAS策略具有高效性和实用性.  相似文献   

9.
分析了输入参数对算法聚类效果的影响,针对传统的蚁群聚类算法中参数设置依赖于经验的指导以及蚂蚁移动随机性大等问题,提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法,算法中引入了自适应策略函数,通过设置相似度阈值,动态调整蚂蚁的运动状态,降低蚂蚁移动的随机性.将改进算法应用于客户细分,并将结果与K均值聚类算法进行了比较,实验结果表明:改进后的算法在迭代次数上更少,算法的收敛速度更快,识别客户的正确率更高.  相似文献   

10.
分析了快速蚂蚁系统(FANT)跳出迭代最优解的策略,指出算法易发生停滞现象的原因,并通过改进算法解的构建步,引入一个变动的参数,提出了求解二次分配问题的一种新算法———预处理快速蚂蚁系统(PFANT).新算法改进了FANT算法易发生停滞的现象,拓宽了迭代最优解邻域的搜索范围,提高了二次分配问题解的质量.  相似文献   

11.
WDM网络中基于改进蚁群算法的受限组播路由算法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
针对波分复用(WDM)光网络中动态选路和波长分配(RWA)问题,提出了一种基于改进蚁群算法的分布式动态RWA方法.在蚂蚁选路的概率中加入成本因素,并且只增加优秀路径上的信息素,从而对现有蚁群算法进行了改进,加快了其收敛速度.作者将改进的蚁群优化算法与分层图相结合,提出了一种构造时延受限的最小代价组播树的并行算法.仿真结果表明,与现有最短路经相比,该算法有效降低光路阻塞率,促进波长资源的合理分配,同时分布式的计算方法也降低了现代频繁变化的大型光网络的通信开销.  相似文献   

12.
针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效性,分别在不同环境的2维栅格地图中进行仿真.仿真结果表明,相比改进前的蚁群算法,改进后的蚁群算法在路径规划中收敛速度更快,规划效率更高.将基于势场导向的对数蚁群算法应用于Hokuyo激光建图的实际机器人上进行路径规划实验.实验结果表明,改进后的蚁群算法路径搜索效率较改进前提高了约52%.  相似文献   

13.
车辆路径问题的蚁群算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

14.
本文先介绍基本蚁群算法模型,并应用此法对TSP(旅行商问题)进行了求解。然后运用小窗口蚁群算法解决TSP问题,通过与基本蚁群算法的比较,认为小窗口蚁群算法无论是在解的优化上还是运行时间上都优基本蚁群算法。  相似文献   

15.
针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.  相似文献   

16.
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   

17.
为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.  相似文献   

18.
为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。  相似文献   

19.
以蚁群算法为核心,建立了蚁群算法的数学模型。为提高算法收敛速度和全局搜索能力,提出了改进算法思想并用计算机加以实现。通过实验和仿真计算,证明了改进的蚁群算法能更加有效且快速地求得问题最优解或近似最优解,从而说明了蚁群算法实现优化医药配送路线的可行性。  相似文献   

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