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。     

基于终距指数的机器人路径规划方法研究

传统蚁群算法在生成信息素浓度时，由于算法生成的路径可能存在冗余成分，信息素浓度可能无法正确反应路径各节点的优劣，蚂蚁无法根据信息素浓度来迅速找出最优路径，导致算法寻优缓慢.基于传统蚁群算法思想，提出了一种新改进蚁群算法，即通过引入终距指数这一概念，取代信息素浓度的标记功能，蚂蚁可以依赖该指数进行决策选择优良节点.以20×20的栅格环境地图对改进蚁群算法进行案例仿真，实验结果表明，传统蚁群算法及其他改进蚁群算法分别需要43代及34代才能收敛到最优值，而利用改进蚁群算法仅需要进化3代即可收敛到最优解；为了进一步验证改进蚁群算法的优越性，在对更为复杂的30×30栅格模型仿真，利用传统蚁群算法与其他改进蚁群算法的收敛代数分别为52代与28代，而利用新改进蚁群算法的收敛代数仅为4代；另外，为了进一步验证改进算法的稳定性，对30×30环境模型进行连续运行30次仿真，所需平均收敛代数仅为4.97代.     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

针对蚁群算法收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α,β作为每只蚂蚁的属性,利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择,优胜劣汰,优秀蚂蚁被保留并产生后代,蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题,实验结果表明,利用这一方法可使解的性能有所改进,并有效地减少了计算时间。     

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。     

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.     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法,该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树,并在概率转移函数中添加了方向因子,使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性,以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明,改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

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...     

融合遗传算法改进的蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象及收敛速度慢的缺点,提出了一种融合遗传算法改进的蚁群算法,在蚁群算法中引入路径遗传运算.对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,通过适应度函数对蚂蚁的路径做适应度评价,进行路径交叉和路径变异运算,设计了新的信息素更新策略.以对称TSP测试集为对象,将改进算法与现有算法进行测试比较.实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象.     

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

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。     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

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...     

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。     

对基本蚁群算法的改进及其在TSP中的应用

在基本蚁群算法的基础上对转移概率计算公式进行了修正,自行定义了间接期望启发式并将其引入转移概率计算方法之中,减少信息素对蚂蚁选择路径的影响,增加蚁群算法执行过程中的路径多样性,弥补蚁群算法易收敛于局部最优解的不足,并通过旅行商问题验证了改进算法的可行性.     

一种改进的蚁群聚类算法在客户细分中的应用

分析了输入参数对算法聚类效果的影响,针对传统的蚁群聚类算法中参数设置依赖于经验的指导以及蚂蚁移动随机性大等问题,提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法,算法中引入了自适应策略函数,通过设置相似度阈值,动态调整蚂蚁的运动状态,降低蚂蚁移动的随机性.将改进算法应用于客户细分,并将结果与K均值聚类算法进行了比较,实验结果表明:改进后的算法在迭代次数上更少,算法的收敛速度更快,识别客户的正确率更高.     

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.     

基于改进蚁群算法的双向物流路径优化

针对物流路径优化已有算法运算过程复杂、精度不高、过早收敛等问题,对蚁群算法进行了改进,以解决物流路径优化问题.为了消除蚁群算法的易停滞、收敛慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进.针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好地考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确地找到合适的下一节点,从而得到更优的路线.     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

图像边缘检测中的改进算法

针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进,使其计算基于邻域中节点的梯度,能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动.通过仿真实验表明:该算法与传统的蚁群算法相比,能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘.     

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.