关于蚁群算法的探讨

蚁群算法是一种新型的启发式算法,具有正反馈、分布式计算和用于贪婪搜索的特点,因而具有较强的鲁棒性和搜索性,已广泛地应用于人工智能、系统控制、模式识别等工程领域,本文阐述了蚁群算法的基本原理,给出了现有的各种改进的算法,并展望了蚁群算法的发展方向.     

蚁群优化的研究进展及应用

群体智能是一种新的人工智能形式,目前正在成为人工智能领域及其相关领域的一个研究热点。文章深入探讨了群体智能中的一个重要研究方向———蚁群算法,首先介绍了最初的蚁群算法———蚂蚁系统(Ant System),指出了蚂蚁系统存在的问题,并描述了目前解决方法的进展;然后总结了近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展;最后对蚁群算法的未来发展提出展望。     

基于模式求解旅行商问题的蚁群算法

群体智能已经被广泛应用于分布式控制、调度、优化等领域.其中蚁群算法已经成为该领域的一个研究热点.在蚁群算法的基础上针对旅行商问题(TSP),首先提出了小窗口蚁群算法,提高初始解的质量,然后与基于模式的蚁群算法相结合,通过提取模式,改变计算粒度,缩短计算时间,提高计算精度.实验结果表明该算法有较好的效果.     

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

改进的蚁群算法在移动Agent迁移中的应用研究

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法具有并行、正反馈和启发式搜索等特点,但搜索时间长、易陷入局部最优解是其突出缺点.通过对蚁群算法的改进来解决移动Agent的迁移策略问题.     

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物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.     

蚁群算法及其在求解优化问题中的应用

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算法。作为一种新的群体智能启发式优化算法,主要用于求解组合优化问题。本文介绍了蚁群算法的发展历史,然后介绍了其在求解组合优化问题中的应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

基于蚁群算法的多目标优化技术研究

针对蚁群算法求解多目标优化的问题,在总结2007年以来多目标蚁群优化算法基础上,着重介绍当前多目标蚁群优化算法的研究热点:基于分解、基于种群和基于Pareto解集的多目标蚁群优化以及多目标蚁群算法的并行化实现,并对多目标蚁群算法未来发展方向进行了展望.     

蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现

概要地对近年来引起广泛兴趣的蚁群算法的研究现状进行了考察，简要地介绍了几种修正的蚁群算法，如蚁群系统（ACS）、最大最小蚁群系统（MMAS），具有变异特征的蚁群算法，与遗传算法相结合的蚁群算法等；大致介绍了几种蚂蚁智能体的硬件实现，并且以蚁群算法在电力系统中的几个应用为例，考察了它在实际应用问题相结合时的一些情况。     

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.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

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.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

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。     

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.     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

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，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．