基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

双目标冷链物流车辆路径问题及其遗传蚁群求解

针对带容量和软时间窗约束的双目标生鲜农产品冷链物流车辆路径问题,建立了以最小化总成本和最大化客户满意度为目标的双目标优化模型。为了求解问题,运用ε约束法处理双目标模型,以蚁群算法为基础,加入交叉与变异算子,设计了遗传蚁群算法。算法求解过程中,蚂蚁个体在进行状态转移时按照确定性选择和伪随机比例选择相结合的方式,信息素总量采用分段函数进行优化。为验证模型与算法的有效性,对实际算例进行求解,并与遗传算法、蚁群算法求得结果进行对比。结果表明所建模型符合实际需求,所设计的遗传蚁群算法收敛速度和求解结果均优于遗传算法和蚁群算法。     

蚁群算法在服务选取问题中的分析比较

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优化模型,定义了针对服务选取问题的信息素及启发式信息,并采用6种蚁群算法对该问题进行了求解.最后通过试验对这些算法在服务选取问题中的适用性进行了分析,并与最近提出的服务选取算法进行了比较.结果表明,设计的不同蚁群算法在求解该问题时性能差异较大,其中ACS算法不但收敛速度快,其求解质量也好于被比较的其他算法.     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

蚁群优化算法及其在可靠指标计算中的应用

从可靠指标的几何意义出发,结合罚函数法,将结构可靠指标的求解问题转化成相应的无约束优化问题.在求解过程中,为避免因结构功能函数的高度非线性给求导运算等带来的复杂性,尝试用蚁群优化算法进行结构可靠指标的优化计算,推导了有关公式并编制了计算程序.实例应用表明,用蚁群优化算法进行结构可靠指标计算是可行的.     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

广义分配问题的一种小生境遗传蚁群优化算法

提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚁群优化算法用于求解NP难的广义分配问题,以避免经典求解算法存在的易陷于局部最优的缺陷.以典型的广义分配问题——火力分配为例,对该算法进行实验,并将实验结果与其它算法进行分析比较.结果表明:新复合算法优化效率高,运行时间短,对其它的NP问题同样适用.     

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。     

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。     

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.     

蚂蚁算法及其在机械优化设计中的应用

在蚂蚁算法基本原理的基础上,通过引入蚁群更新、沿途搜索等策略,对算法进行了改进. 用C语言设计了蚂蚁算法程序,通过典型优化设计问题进行了验证,并给出了机械优化设计实例. 实例表明,改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强,程序运行可靠.     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

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移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验。结果表明：改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

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.