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提出了一种基于自由空间蚁群算法的反舰导弹航路规划方法,并对算法进行了仿真.对基本蚁群算法的研究往往是基于旅行商问题(TSP)进行的,不适合反舰导弹航路规划使用,通过使用动态开辟路径节点的方法,解决了这一问题,同时也为将蚁群算法应用到其它自由空间规划问题提供了思路.通过程序仿真得到了较好的结果,证明了该算法的可行性. 相似文献
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蚁群算法的全局收敛性研究及改进 总被引:17,自引:1,他引:17
针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。 相似文献
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基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划 总被引:3,自引:0,他引:3
无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性. 相似文献
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求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
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并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少.在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能.仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径. 相似文献
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一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 总被引:22,自引:1,他引:22
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并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。 相似文献
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在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明:生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。 相似文献
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基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解 总被引:10,自引:0,他引:10
蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功.将蚁群优化算法应用于0—1背包问题,首先将0—1背包问题表示成相应的构造图,并针对该图设计了两个状态转移公式,蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡.此时,蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解.仿真实验对该算法的参数进行了讨论,再与遗传算法进行比较,结果显示该算法具有较高的性能. 相似文献
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基于蚁群算法的随机Petri网最优路径序列寻找 总被引:2,自引:0,他引:2
根据蚁群算法对SPN进行了一定的扩展,为SPN网络中的变迁增加了过滤和保留信息功能,为库所增加了过滤信息的功能,得出了一种带有记忆性的连续时间随机Petri网(MESPN).当MESPN运行时,利用充足量的托肯在网络中行走并且在行走过程中留下信息素来调整托肯路径的选择,使大量蚂蚁的行走路线不断逼近SPN网中时间延迟更短的变迁序列,最终在最短变迁序列上形成清晰的蚁路,从而在一定程度上解决了复杂SPN网的最优路径寻找问题.该算法充分考虑了每个变迁真正实施时间的概率特性,可以计算任意网型的变迁延迟时间概率分布.仿真结果表明,托肯可以有效地在最短延时路径上形成蚁路并且能够求得从初始库所到网络中任意库所的最短路径. 相似文献
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一种自适应蚁群算法及其仿真研究 总被引:139,自引:8,他引:131
蚁群算法是一种新型的进化算法,蚁群算法与其它进化算法同样存在易于限于局部最小点等缺陷。本文提出一种自适应的蚁群算法以克服上述缺陷。通过自适应地改变算法的挥发度等系数,本文中的算法可以在保证收敛速度的条件下提高解的全局性,通过对TSP问题的仿真证明本文中的算法相对与原始的蚁群算法收敛速度和解的性能都有一定的提高。 相似文献
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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. 相似文献