基于蚁群算法的旅游线路优化研究——以合肥市为例

主要探讨了蚁群算法在旅游优化线路中的应用;以合肥市为例,选取合肥市14个景点,在Matlab环境下应用蚁群算法得到一条合肥一日游的优化旅游线路,并给出相应结果的简单分析.     

基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。     

改进蚁群算法及在电力线路优化问题中的应用

电力线路优化在整个电力规划方案中占有很大比重.为节约投资,采用改进蚁群算法对电力线路优化问题进行求解,得到电力规划的最短路径.在改进算法中提出将启发因子α随着进化代数的增加而逐渐增至某一常值的方式,提高了算法的收敛速度.首先通过旅行商问题验证了该算法的有效性,然后应用到具体的电力线路优化问题中证实了该算法是优于基本蚁群算法的.     

改进蚁群算法及在电力线路优化问题中的应用

电力线路优化在整个电力规划方案中占有很大比重。为节约投资,采用改进蚁群算法对电力线路优化问题进行求解,得到电力规划的最短路径。在改进算法中提出将启发因子 随着进化代数的增加而逐渐增至某一常值的方式,提高了算法的收敛速度。首先通过旅行商问题验证了该算法的有效性,然后应用到具体的电力线路优化问题中证实了该算法是优于基本蚁群算法的。     

基于蚁群算法的既有铁路整正优化设计

为了提高既有线路整正维修效率以及满足铁路快速发展对线路高平顺性的要求,结合蚁群算法在空间组合优化的优良性能,研究了基于蚁群算法的既有线平面多曲线整体整正优化设计方法.首先利用空间曲线拟合算法,结合平面线形的曲率变化特征,采用概略分段与迭代精确分段相结合的方式,确定初始交点坐标及曲线参数信息.以既有线所有初始交点坐标为基准,进行交点坐标网格划分,运用蚁群算法全局寻优的方式得到最优的交点组合.逐步缩小网格进行蚁群寻优,最终得到满足各类约束的线形参数组合及最优拨道量值,实现线路平面整正的整体优化算法设计.并结合实测数据进行相关计算分析,计算结果显示蚁群优化算法较传统的优化设计方法在获取最优线路参数,实现整体拨道量最小方面可以获取满意效果.     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

浅议旅游线路开发——以合肥市旅行社为例

文章探讨了旅游线路的开发原则,立足于合肥市国内旅行社,结合合肥旅游市场现状,针对合肥市旅游线路开发存在本地游线路无震撼力、外地游线路同质化程度高的问题,指出了旅游线路设计的思路。     

基于教与学优化算法的智能旅游线路优化

根据旅游线路设计的原则及游客的需求特征,对教与学优化算法进行改进,建立了基于改进的教与学优化算法的旅游线路优化方法。通过对汉中地区旅行线路优化测试表明,运用该算法设计的旅游线路具有一定的可行性和高效性,对旅游交通规划、旅游线路设计,特别是对自驾游旅游者开展高效率的旅游活动具有一定的实用价值。     

基于改进蚁群算法对 VRP 线路优化

针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解、 收敛速度慢等缺点, 先引入节约矩阵 U 作为先验信息引导蚂 蚁搜索, 然后通过不同搜索时段采用不同的信息素挥发因子, 使算法更好地在“探索冶和“利用冶之间达到平衡, 并对较优解应用 2-opt 方法进行优化。 最后将改进后的蚁群算法应用到物流配送车辆路径优化问题中。 实验结 果表明, 相比基本蚁群算法, 改进的算法可得到更好的物流配送路径, 是解决物流配送路径优化问题的一种有 效方法, 可快速、 高效地对送货车辆线路进行调整, 满足消费者的需求。     

基于改进蚁群算法的电力线路检修的多目标优化

通过对辽宁省电力有限公司的线路检修问题的综合分析,考虑各种约束条件,提出了一种多目标优化数学模型.在优化的过程中采用了改进的蚁群算法,并结合了图论中的图着色问题.改进蚁群算法的核心是自适应动态调整路径上的信息素,信息素增量由小变大,增强局部搜索能力,再由大变小,增强全局搜索能力,循环变化,从而利于算法能够跳离局部最优解.改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度.仿真实验结果表明,新算法的优化质量优于基本的蚁群算法.     

一种改进蚊群算法及其在配方优化中的应用

针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用.在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低.应用结果表明:针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值.     

一种改进蚁群算法及其在配方优化中的应用

针对蚁群算法在解决组合优化问题时存在演化过程收敛慢、耗时长的缺点,提出了将确定性搜索移动引入蚁群算法中,并研究了改进后蚁群算法在啤酒配方优化中的应用．在满足生产指标前提下,实现配方的原料总成本最低．应用结果表明：针对啤酒配方优化问题,改进的蚁群算法,具有更强的全局搜索能力和鲁棒性,并易于实现,具有较好的应用价值．     

基于改进蚁群算法的水产品运输车路径优化策略

根据水产品"耐藏性"差的特点,在VRP问题数学模型中加入了水产品保鲜时间窗以及路况条件的不确定性作为约束条件,建立针对水产品运输车辆配送路径的优化模型。针对蚁群算法的缺点,改进了信息素更新策略,在状态转移规则中加入了等待因素,对信息素范围进行了限制,有效的解决了蚁群算法的缺点。最后以舟山市部分地图为基础,运用MATLAB软件对改进蚁群算法求解路径规划问题的性能进行仿真,并与基本蚁群算法相对比。结果表明,改进蚁群算法可以更加有效地优化水产品运输配送线路。     

混合算法在物流分配路径优化问题中的应用

基于鱼群算法和蚁群算法,提出一种混合优化算法用于物流配送路径优化问题中。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。     

智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班,建立车辆调度问题的数学模型。针对蚁群优化算法的缺点,自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,构成一种自适应蚁群优化算法。应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法。     

蚁群算法及其在求解优化问题中的应用

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算法。作为一种新的群体智能启发式优化算法,主要用于求解组合优化问题。本文介绍了蚁群算法的发展历史,然后介绍了其在求解组合优化问题中的应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。     

带有动态参数决策模型的改进蚁群优化算法

蚁群优化算法的参数设置一直是依靠经验和试验来确定,造成试验工作量大且难以得到最优的参数组合。通过对蚁群优化算法各操作参数作用与意义的分析,将蚁群优化算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题。为使蚁群优化算法在应用中发挥最佳的寻优性能,提出带有动态参数决策模型的改进蚁群优化算法。作业车间调度问题的仿真试验表明,利用动态参数决策模型得到的参数组合可使蚁群优化算法获得较优的运行性能,说明了该方法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的贵州大学车辆配送网络规划

分析贵州大学车辆配送的问题,给出该问题的数学模型,应用蚁群算法的原理来实现该规划方案,结果表明蚁群算法给出了一个可行、可靠的规划线路.     

小窗口蚁群算法解决旅行商问题的应用与分析

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。     

蚁群算法在一般函数优化求解中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟仿生算法.本文通过在一般函数优化求解中的应用,说明该算法与启发式因子相结合可有效地避开陷入局部最优的弊病.显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.