蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

基于改进蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法．对于给定的配电网模型，该算法根据各配电网站点建立初始信息素矩阵，然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来搜索配电网布局路径，并结合改进信息素刷新的方式和在蚁群搜索过程中引入曼哈顿距离以及弹性伸缩调节因子，使蚁群以较快的速度找到当前布局上的最优路径．通过具体的算例表明，该算法比一般蚁群优化规划算法具有更高的计算效率和优秀的全局搜索能力，同时有效地克服了在求解配电网规划问题时蚁群在局部最优解上的巡回而存在的效率不高以及未成熟收敛等现象．     

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。     

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.     

智慧校园电力机器人路径规划研究

机器人路径规划是机器人的关键技术,采用蚁群算法对智慧校园电力机器人路径规划问题进行了研究.在对传统蚁群算法分析的基础上指出挥发系数和转移概率对算法的收敛速度和全局搜索能力具有比较大的影响,通过构造一个和迭代次数相关的动态挥发系数和在转移概率中引入节点安全度来对传统的蚁群算法进行改进.采用传统蚁群算法和改进的蚁群算法对电...     

改进蚁群算法在全局路径规划中的应用

本文利用一种改进的蚁群算法来解决全局路径规划问题。采用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模,通过改进蚁群算法完成全局路径规划的目的。这种改进蚁群算法主要是对蚁群算法中的参数进行改进。其针对信息强度因子和信息素挥发因子的不同作用进行相应的函数设计,来达到全局路径规划的目的。通过实验与基本蚁群算法的算法性能比较,得出该改进策略的优越性。     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性.     

一种改进的蚁群算法用于灰色约束非线性规划问题求解

针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法．该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程．实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。     

蚁群优化算法的无人机室内航迹规划

由于室内无人机导航较为复杂,针对现有的传统(基本)蚁群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,探索一种高效、准确的航迹规划方法意义重大。为提高收敛速度使其避免陷入局部最优等算法缺陷,提出一种改进蚁群算法的室内无人机三维航迹规划方法,该方法设计初始信息素的调节因子,增强蚁群搜索的方向性;设计启发概率函数,改进状态转移规则,有效提高蚁群可见性精度;改进算法的信息素更新方式,增加信息素挥发率的动态调整策略,提高算法的收敛速度,扩大搜索空间,有效避免其陷入局部最优。通过仿真实验进行算法适应性验证,结果表明：改进蚁群算法有效提高全局搜索能力,减少收敛迭代次数,得到的最优路径长度比传统蚁群算法平均缩短38.6%,平均用时减少3.8%,显著提高蚁群优化算法的适应性,体现出在特定应用场景下的优越性。     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划

为提高优化算法搜索能力,分析了基本蚁群优化算法和心理学家斯金纳的强化激励方法的基本原理,将正、负激励原理应用于改进基本蚁群优化算法,提出了基于激励机制的改进蚁群算法,并给出了其数学描述。将改进的算法应用于求解旅行商问题和避碰约束下的最短路径规划问题,并与基本算法进行比较。仿真试验显示,改进的蚁群算法有效搜索到最短路径,实现全局路径优化。由于采用了激励机制,使得种群中所有个体都能够积极向最优解移动,从而更快地找到最优解,其较之基本蚁群算法具有较快的收敛速度,整体性能优越,能够应用于求解路径规划等问题。     

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移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法

软硬件划分问题是嵌入式系统的软硬件协同设计中重要的问题之一﹒针对该问题,提出一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法﹒通过禁忌搜索算法改进蚁群算法的局部搜索过程,利用禁忌表记录近期的搜索过程,通过禁忌表比对阻止算法重复进入,提高了算法的最优解搜索效率,加快了算法的执行速度﹒实验数据证明改进的蚁群优化算法能提高45%左右的工作效率,同时验证了该算法能够有效地解决软硬件划分问题,提高软硬件协同设计的效率﹒     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势.     

基于改进蚁群算法的应用与研究

针对传统蚁群算法在构造解的过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优问题,提出了一种改进蚁群算法。在蚁群搜索路径过程中,通过建立信息素启发式因子α和期望启发式因子β的互锁关系,动态自适应调整α和β;结合车辆运输调度问题,对距离启发式因子ηij（t）进行重新定义,引入不同客户间的“偏好力”,提高算法的搜索效率及实用性。将改进蚁群算法分别应用到机器人路径规划及车辆调度问题并进行仿真,取得了较好实验效果,验证了该方法的可行性和有效性。     

采用能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化

针对传统路径优化算法中"距离最短能耗非最低"的问题,提出了一种基于能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化算法。该算法通过对水下机器人进行水动力学分析,建立了水下机器人移动过程中的受力模型;得到了机器人移动路径的能耗计算公式;提出了能耗最优的改进蚁群算法,采用路径能耗的倒数作为路径信息素值,实现了能耗指导蚁群进化的目的。实验结果表明:该算法规划的路径长433.51m,水下机器人能耗12 235.17J,算法寻优迭代次数22次;传统距离最优算法规划的路径长393.56m,水下机器春能耗12 864.99J,算法寻优迭代次数33次。该算法规划的路径距离虽比传统算法长10%,但是能耗却降低了5%,收敛速度明显比传统算法快,对降低水下机器人能耗、提高续航能力有一定的优势。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型，将栅格环境划分不同区域，进行信息素差异化处理，减少蚂蚁初期搜索时间；同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数，引入自适应启发信息因子，增强其目标导向性，提高算法收敛速度，平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用

配电网规划是一个复杂的非线性组合优化问题。为解决这一难题,提出一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法。算法中,针对配电网络的辐射性特点,运用了一种避免辐射性检查的规划方法。结合蚁群算法,并改进了启发因子α,提高了配网规划的效率。算例结果表明该算法的优越性。     

基于混合遗传算法的敏捷卫星任务规划求解

针对新一代对地观测敏捷卫星任务规划问题,首先研究了敏捷卫星的特点,分析了敏捷卫星工作模式及对地观测过程,在此基础上构建了基于多目标的任务规划模型。针对敏捷卫星任务规划问题具有多约束、多冲突、非线性NP-hard特点,本文提出了基于混合遗传求解算法,该算法将免疫遗传算法与蚁群算法相结合,以蚁群算法所产生的解作为免疫遗传算法的初始种群,同时以蚁群算法中的全局最优解作为疫苗。通过实验表明本文提出的算法比遗传算法和免疫遗传算法精度更高,收敛速度更快。     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局轨迹规划研究

分析了机器人的轨迹规划问题、蚁群算法原理;建立了轨迹规划的网格环境模型;对环境模型中机器人的轨迹规划进行了研究和分析,提出了一种基于改进蚁群算法的自适应蚁群算法;并对自适应蚁群算法的参数进行了修正;通过仿真结果证明了改进后的蚁群算法的可行性、优越性.