基于蚁群算法的集装箱装载问题

探讨了蚁群算法在复杂集装箱装载问题中的应用．利用蚁群算法对解空间的搜索能力，结合二维链表结构的方法，对布局空间依次分割完成不同大小的三维矩形物体的装载，并给出了有效的编码形式和解码算法．通过对文献中提供的数据进行测试和比较说明本算法是有效的．     

改进蚁群算法在港口集装箱装载中的应用

为了提高港口集装箱装载的效率,以最大化集装箱空间利用率为目标建立了集装箱装载优化模型,基于MATLAB利用改进蚁群算法进行了优化求解,结果显示,空间利用率提高了9.13%。证明了改进蚁群算法在集装箱装载问题上提高了空间利用率,可以容纳更多的货物,降低了装载成本。     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最...     

求解最短路径路由蚁群算法的改进

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过对最短路径路由算法的仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于Bayes决策的蚁群优化算法

基于Bayes决策理论,提出了一种可以改进蚁群算法搜索性能的有效方法;针对基本蚁群算法中存在的"停滞"现象,对蚂蚁个体的寻优过程采取了隔代强化的措施,使算法具备较强的发现新解的能力,再采用后验分析对蚁群算法中的转移概率进行调整,使得改进后的蚁群算法在随机搜索过程中呈现出自组织特性,蚂蚁个体利用各自的后验知识不断地强化那些能"经受考验"的可行解,从而有效地压缩了搜索空间,提高了搜索效率.试验结果表明,该方法无需知道转移概率的先验分布,在解空间的全局寻优时具有良好的收敛性和鲁棒性.     

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

基于改进蚁群算法求解连续空间寻优问题

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,并在离散空间领域中得到广泛应用,但在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。为了克服蚁群算法在连续空间中搜索时间过长等缺点,在原有的连续空间寻优方法的基础上,提出了一种用于求解连续空间寻优问题的改进蚁群算法。针对各子区间内的总信息量及应有的蚁数的求解方式进行改进,引入一个随迭代次数增加而变化的函数,以提高改进后蚁群算法的收敛速度。仿真实验表明,提出的基于信息量分布函数的改进蚁群算法较有关文献的算法有更好的收敛性能,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法。     

一种求解二次分配问题的改进蚁群优化算法

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,通过与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

引入随机子群蚁群算法的JSP仿真与研究

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的随机蚁群.在优化过程中随机蚁群以一定概率做随机搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强随机子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过典型作业车间调度问题(JSP)实例进行了仿真实验,表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。蚁群算法是一种用于求解优化问题的新型模拟进化算法,该算法在许多相当困难的优化问题的求解中体现了极强的寻优能力和较好的性质。提出了一种利用蚁群算法来解决网络最短路径问题的新方法,并用Matlab语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,蚁群算法在寻求网络最短路方面的应用是可行的。     

用分层蚁群算法求解优化问题

提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

制造企业动态联盟合作伙伴组合优化方法

将制造企业动态联盟合作伙伴的选择和组合抽象为多目标优化问题，提出改进的蚁群算法——“小生境蚁群算法”及“小生境信息差”的创新概念并对其进行优化求解，在正反馈环节中引人时变参数并利用经验信息和启发信息进行解算，从而有效地防止遗传算法中的“早熟”和基本蚂蚁算法中可能发生的“停滞”状态，获得选择合作伙伴多目标组合优化问题的最优解．     

配送中心选址与车辆路径问题的优化

为了克服蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏、信息素累积时间长、求解速度慢的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法(genetic algorithm,GA),同时引入混沌搜索和平滑机制,采用混沌搜索产生初始种群可以克服生成大量非可行解的缺陷,加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混沌蚁群优化算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)。建立物流配送中心选址(logistic distribution center location)与车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的数学模型,分别应用CACO和GA求解,对50客户规模的问题模型仿真,结果表明CACO优于GA。     

立体仓库固定货架拣选路径优化的蚁群算法研究

本文详细分析了各类蚁群算法及其参数,将这些算法结合立体仓库固定货架拣选路径问题,选取出适合实际情况的算法模块;根据算法特性提出了根据迭代次数自适应调整q0参数和使用精英策略更新信息素两项优化等策略并通过仿真试验证实其优化性。在分析基础之上提出新蚁群算法的数学模型,通过大量仿真试验,得证新算法可以在较短的时间内找到较优的拣选路径,应用到实际操作中极大提高了立体仓库的使用效率。     

基于SACO算法的碎纸片拼接复原模型

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用．文章基于灰度图像原理和欧氏几何理论,定义了列约束匹配准则,分别设计了基于列约束匹配准则的欧氏距离变换算法、类蚁群优化算法SACO,建立了欧氏距离变换模型、类蚁群优化算法的碎片拼接等模型,对碎纸片的拼接复原问题进行了相应的求解．