基于改进蚁群算法的物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.     

求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法

蚁群算法中的关键参数α、β、γ、ρ对算法的求解效率和求解质量有重要的影响。本文利用遗传算法在参数寻优方面的优越性,在蚁群算法运行的同时利用遗传算法去优化关键参数α、β、γ、ρ,提出了求解VRPSTW问题的参数优化蚁群算法,实例证明效果好。     

基于MAPSO优化LSSVM的锅炉燃烧建模研究

针对锅炉燃烧系统智能算法建模,为克服标准粒子群(PSO)优化算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数进行优化时容易陷于局部最优解的缺点,提出一种改进型的蚂蚁?粒子群算法(MAPSO)对LSSVM模型参数进行优化.根据模式搜索的"探测"思想,通过与蚁群算法移动规则的结合改进粒子群算法,增加粒子群算法的小步长局部搜索...     

O2O模式下外卖骑手的配送路径优化

基于大连市某外卖配送站点的运营实例,针对午餐高峰时段涌入的大量订单,对骑手的配送路径进行优化.以最大化运输效率为目标,综合考虑外卖配送的实际约束,有针对性地构建骑手配送路径优化的混合整数规划模型,开发改进型蚁群算法对实例进行求解.然后,将所得结果与行业实际数据、小规模算例的CPLEX精确解以及传统的蚁群算法进行对比,从多方面验证了算法的合理性与有效性.最后,详细分析了算法参数对优化结果的影响机理,可为外卖配送行业提供决策支持.     

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。     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整、增加最优路径上信息素的规则,并通过改进能见度启发因子,得到改进型蚁群算法.仿真实验证明,改进后的蚁群算法具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足路径质量约束的最优路径.     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

探索因子蚁群算法及其在VRP中的应用

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了一种引入探索因子的改进型蚁群算法的原理和实现方法,进而运用该算法求解VRP问题,取得了优于原蚁群算法和遗传算法的实验效果。     

基于改进蚁群算法的船舶主尺度优化

在基本蚁群算法(ACA)基础上重构解空间,并加入混沌映射机制得到改进蚁群算法(IACA).分别用该方法和基本蚁群算法求解同一船舶主尺度(船长、船宽、吃水、型深等)优化问题,并与混沌优化的结果进行对比,结果表明改进蚁群算法搜索效率更高,全局优化稳定性更强.在此基础上,就改进蚁群算法中的参数对主尺度优化的影响进行了分析,发现全局优化结果与参数的选取有直接关系,只有合理设计参数才能得到船舶主尺度优化的全局最优点.     

基于群体智能的蚁群算法研究

群体智能是指任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置,群体智能现正在成为人工智能领域和相关领域的一个研究热点;该文首先介绍了群体智能中的两个重要算法:蚁群算法和粒子群算法的基本思想,然后重点探讨了蚁群优化算法,对基本蚁群算法和改进的蚁群算法进行了深入的分析和评述。     

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

自适应蚁群算法在TSP问题中的应用

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种自适应蚂蚁算法(Self-Adaptive Ant Colony Algorithm,SAACA)并选择典型TSP问题进行实验.结果表明:改进的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性.     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

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。     

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

蚁群算法的分析及其改进研究

蚁群优化算法（Ant Colony Optimization ACO）是一种新颖的仿生进化类算法,适用于求解各种复杂组合优化问题。当前该研究方法尚处于研究的初级阶段,本文针对传统的蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种新的自适应蚂蚁算法,对传统的蚁群算法中的信息素参数进行动态的自适应调整,并选取几个典型TSP问题进行实验,结果表明改进蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性。     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

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。