共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
分析了标准蚁群算法易于出现早熟、停滞和算法收敛速度慢的主要原因,在原有算法基础上提出了一种改进型的蚁群算法,该算法可以有效的提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果. 相似文献
2.
蚁群算法中参数设置的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是一种新的随机优化算法,它利用人工蚂蚁在其途经路上释放信息素寻优,体现了正反馈、分布式、多anent协同性和并行性等特点,蚁群算法中的各参数对计算结果有很大影响.介绍了蚁群算法原理和模型(以TSP问题为例),对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则,有利于蚁群算法在优化问题中的应用. 相似文献
3.
基于蚁群算法的Traveling Salesman Problem研究 总被引:1,自引:0,他引:1
王琛 《山西师范大学学报:自然科学版》2008,22(4)
本文介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法——蚁群算法.阐述了该算法的基本原理以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性. 相似文献
4.
5.
蚁群优化算法的原理及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
陈昊 《湖北大学学报(自然科学版)》2006,28(4):350-352
蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征. 相似文献
6.
7.
蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法,但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点,导致停滞现象的出现,找不到全局最优解.实验表明,使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量,同时也会明显加快求解的速度.使用信息素变异和重新初始化策略,能增加路径探索的多样性,使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上,有效地避免算法陷入停滞状态,从而找到全局最优解. 相似文献
8.
蚁群优化算法是意大利学者M.Dorigo受蚂蚁觅食行为的启发,提出的一种新型的模拟进化优化算法,具有正反馈,分布式计算等特点,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,对蚁群优化算法提出了改进,最后在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。 相似文献
9.
基于改进蚁群算法的TSP问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于基本蚁群系统算法没有考虑节点位置,对所有的解采用相同信息素蒸发准则,使算法收敛速度慢,易于停滞,且易收敛于局部最优,为了克服这一缺点,提出了基于距离导引函数构建解,同时采用分级蒸发参数控制蒸发信息素,对蚁群系统算法进行改进,通过仿真实验得到本文算法比基本蚁群系统算法更好的解,且解的性能更好. 相似文献
10.
针对蚁群算法在开始的时候由于信息素较少导致收敛速度慢的问题,提出了基于图形的加权蚁群算法,利用蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,从比较离散的点开始进行寻优,节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度.通过TSP问题检验的结果表明,新算法提高了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量. 相似文献
11.
研究和证明求解旅行商问题(TSP)的蚁群算法收敛性.针对蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,改进Dorigo提出的基本蚁群算法.最后,用典型的旅行商问题CHN144进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法在收敛速度及求解能力上都有较大改善. 相似文献
12.
蚁群算法求解TSP问题若干改进策略的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法,但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点,导致停滞现象的出现,找不到全局最优解.实验表明,使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量,同时也会明显加快求解的速度.使用信息素变异和重新初始化策略,能增加路径探索的多样性,使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上,有效地避免算法陷入停滞状态,从而找到全局最优解. 相似文献
13.
14.
用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题 总被引:1,自引:2,他引:1
针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性. 相似文献
15.
采用序优化的改进蚁群算法 总被引:4,自引:1,他引:4
为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大-最小蚂蚁系统. 相似文献
16.
介绍了蚁群算法用于连续优化问题的发展现状,对蚁群算法的特点进行了分析研究,并提出了进一步的研究方向. 相似文献
17.
基于模式求解旅行商问题的蚁群算法 总被引:8,自引:0,他引:8
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. 相似文献
18.
改进蚁群算法求解多目标优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统蚁群算法在多目标优化问题中容易陷入局部最优的缺点,提出一种采用直接学习机制的改进蚁群算法。该算法通过采用模拟蚂蚁用触角交流信息过程的直接通信学习机制,用以改进信息素的更新规则,从而维持群体的多样性。通过两组多目标基准函数验证算法性能,仿真结果表明该算法所获得的Pareto解具有多样性以及均匀分布性,有效地提高了蚁群算法全局寻优的能力。 相似文献