非线性0-1规划的元胞蚁群算法

基于元胞自动机原理和蚁群优化算法,提出一种求解非线性0-1规划问题的元胞蚁群优化算法。该算法将元胞的演化规则和蚁群的信息素更新规则相结合,利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性,提高蚁群的全局优化能力。经实验和与其他算法比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。     

元胞蚂蚁算法的收敛性

蚁群优化算法是一种新型的解决组合优化问题的仿真型算法,在许多领域中都已获得成功的应用,但却有容易陷入局部最优的缺陷.本文将元胞自动机思想引入到蚂蚁算法中,提出一种新的元胞蚂蚁算法,通过算法的元胞演化机制对信息素的二次分配,改善了对解空间的搜索性能,并从理论上证明了算法的渐近收敛性.     

带时间窗可回程取货车辆路径问题的元胞鱼群算法

在研究带时间窗可回程取货车辆路径问题数据模型的基础上,将人工鱼群算法的仿生学原理与元胞自动机的邻域邻域模型和状态迁移规则相结合设计了元胞鱼群算法.算法通过在每次迭代后进行元胞空间的信息交换,并利用交换序方法对鱼群算法进行重构,改善了对解空间的搜索性能.仿真实验结果表明,元胞鱼群算法有良好的寻优能力,具有一定的工程应用价值.     

低空突防航路规划算法综述

低空突防在现代战争中发挥着越来越重要的作用,其中航路规划是新一代低空突防技术的关键技术之一。分析了低空突防航路规划算法应满足的条件及其特点,阐述了目前国内外正在应用和研究的几种航路规划算法：动态规划法、电势理论法、启发式A＊搜索法、遗传算法、蚁群算法、元胞自动机等。对低空突防航路规划算法的发展方向进行了简要的总结。     

基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为--准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则.与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高.实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大.     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

函数优化的元胞蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效;元胞自动机作为一种离散的动态模型在大规模的仿真计算能力方面为研究系统的行为提供了有效的虚拟实验室.基于蚂蚁算法和元胞自动机的原理,提出了一种元胞蚂蚁算法及其数学描述,可用于求解连续系统的优化问题.算法在MATLAB环境下实现,并对一些难题实例进行了验证和测试,获得了较好的效果.     

一种基于改进蚁群算法的多点路由算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,蚁群算法与其它随机优化算法同样存在收敛速度慢易于限于局部最小点等缺陷.提出一种改进的蚁群算法,并将其与启发式方法相结合以解决多点路由问题.仿真证明,基于改进蚁群算法的多点路由算法模型可以稳定地获得优于现有启发式算法的解,是一种有效的多点路由算法,同时该算法也适用于并行执行和应用.     

随机装卸工问题的新型变异蚁群算法

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.     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.