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基于信息素递减的蚁群算法 总被引:8,自引:0,他引:8
通过对蚂蚁巡游路径的分析,发现经典蚁群算法在解决旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)时的缺陷,在此基础上给出了新的信息素更新公式,提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析,表明此算法比传统的蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。 相似文献
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基于蚁群算法的一类扩展型TSP研究 总被引:8,自引:0,他引:8
旅行售货问题(TSP)是经典的组合优化难题,本文研究它的一种推广模型,蚁群算法是近年来发展起来的一种新型的启发式随机优化搜索算法,本文在蚁群算法中采用了优势个体指导机制,实验模拟结果显示算法的有效性。 相似文献
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基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解 总被引:10,自引:0,他引:10
蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功.将蚁群优化算法应用于0—1背包问题,首先将0—1背包问题表示成相应的构造图,并针对该图设计了两个状态转移公式,蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡.此时,蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解.仿真实验对该算法的参数进行了讨论,再与遗传算法进行比较,结果显示该算法具有较高的性能. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的启发式算法,研究表明该算法具有较强发现较好解的能力,但同时存在一些缺点如易出现停滞现象、 收敛速度慢等.在蚁群算法的基础上结合自动化立体仓库固定货架拣选作业的特点,构建了货物拣选路径问题的数学模型,设计了新型的改进蚁群算法用于合理优化货物拣选路径以减少作业时间,并在算法中 采取了三个改进措施, 改善基本蚁群算法的搜索能力.候选节点集合策略和自适应调整算法参数能有效提高算法的搜索速度,选择算子使问题的解始终保持最优.实验表明该算法具有较好的全局寻优能力, 收敛速度大幅度提高,能够很好地满足中大规模的拣选作业要求. 相似文献
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蚁群最优化--模型、算法及应用综述 总被引:20,自引:1,他引:20
蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣.蚁群最优化(ant colony optimization,ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域,新模型、新方法、新应用不断出现、论文对ACO的仿生学机理进行了描述.综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用,建立了ACO的一般化模型.对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析,指出了不同ACO算法的本质区别、结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题,概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用.最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向。 相似文献
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求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
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,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少.在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能.仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径. 相似文献
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基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法 总被引:9,自引:0,他引:9
本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解. 相似文献
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一种自适应蚁群算法及其仿真研究 总被引:139,自引:8,他引:131
蚁群算法是一种新型的进化算法,蚁群算法与其它进化算法同样存在易于限于局部最小点等缺陷。本文提出一种自适应的蚁群算法以克服上述缺陷。通过自适应地改变算法的挥发度等系数,本文中的算法可以在保证收敛速度的条件下提高解的全局性,通过对TSP问题的仿真证明本文中的算法相对与原始的蚁群算法收敛速度和解的性能都有一定的提高。 相似文献
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用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果. 相似文献
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解旅行商问题的混沌蚁群算法 总被引:19,自引:0,他引:19
高尚 《系统工程理论与实践》2005,25(9):100-104
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法. 相似文献
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提出了随机装卸工问题及其求解策略.针对这一问题,在蚁群算法的基础上给出了引入内外变异的新型蚁群算法.通过数值算例对两种算法的求解结果进行了对比分析,验证了新型变异蚁群算法的有效性和可靠性. 相似文献
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Flow shop问题的蚁群优化调度方法 总被引:19,自引:0,他引:19
提出了一种新颖的蚁群优化算法,用于解决流水作业(flowshop)的优化调度问题。算法中,流水作业调度问题以结点或弧模式有向图表示,人工蚁受有向图上信息素踪迹的指引,在图上搜索并一步步构造出问题的可行解。算法中的信息素踪迹更新过程作为蚁群间的间接通信机制,将引导整个蚁群收敛到问题的优化解。信息素踪迹更新过程中的停滞状态脱离机制以及信息素踪迹限制机制能帮助人工蚁跳出局部最优解。算法局部搜索过程中采用的基于关键路径的领域结构缩小问题的搜索空间。与其他算法在Taillard流水作业调度测试问题集上的比较试验表明,本算法性能更优,且具有更强的自适应和鲁棒性。 相似文献
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基于蚁群算法的并行测试任务调度 总被引:4,自引:1,他引:4
并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题.提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列.给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式.采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟.给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题. 相似文献