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基于混沌和蚁群算法测量圆度误差 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于混沌和蚁群算法计算圆度误差的方法,它将混沌搜索与蚁群算法相结合,在蚁群搜索完成后,利用混沌进行搜索,以提高搜索精度.简要地介绍了混沌和蚁群算法的基本原理,详细地描述了蚁群算法和混沌解决圆度误差评价问题的步骤.最后给出实验结果.仿真实验结果表明,这种方法可以有效、正确地评价圆度误差,克服了利用最小二乘法评价圆度误差的局部收敛问题. 相似文献
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车辆路径问题的蚁群算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,引入节省量以及车辆载重利用率两种启发式信息对蚁群算法加以改进,并加入2-opt方法对问题求解进行局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果. 相似文献
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针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量. 相似文献
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蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能. 相似文献
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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. 相似文献
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姜长元 《阜阳师范学院学报(自然科学版)》2006,23(2):50-53
蚁群算法是一种新型仿生算法,但存在搜索时间长,收敛速度慢,易陷入局部最优等缺点.提出了一种改进蚁群算法,利用象限近邻表构造候选集和对偶象限近邻的方法初始化信息素,可以克服上述缺陷.TSP的仿真结果表明新算法大大缩小了其搜索范围,提高了搜索精确度并减少了搜索时间. 相似文献
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由于移动网络的动态拓扑结构,网络资源搜索过程又需要大量的信令分组和通信链路的支持,移动网络中
的资源搜索变得异常困难.通过分析移动网络中资源搜索的关键问题,提出了一种基于代理的网络架构,并在这种
架构上运用改进蚁群算法解决这些问题.该方法首先在移动网络中引入代理节点以确定网络拓扑,然后在这种引
入代理节点的网络架构中使用改进蚁群算法,同时利用全局和本地信息素来寻找资源.仿真比较了传统蚁群算法
和改进蚁群算法的资源搜索性能,仿真结果显示相对于传统蚁群算法,这种新算法在基于代理的移动网络中可以
大大提高移动网络资源搜索的效率. 相似文献
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群智能是一种基于对分散的、自组织的集群行为的模拟而得到的一种人工智能技术,粒子群算法和蚁群算法是其中的典型代表.本文通过分析两种算法的缺陷,提出了一种粒子群算法和蚁群算法相结合的混合算法, 扩大了搜索空间,降低了搜索陷入局部极小的概率. 相似文献
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针对计算机辅助群体动画路径设计中群体规模大、路径多样性的问题,提出基于混合蛙跳算法和蚁群算法的混合蛙跳融合蚁群的算法模型.该融合算法前期利用混合蛙跳算法建立初始优化解群,后期利用蚁群算法进行精细解搜索,有效地解决了混合蛙跳算法搜索精确解和蚁算法早熟收敛、前期搜索速度慢的问题,进而解决了群体动画中路径复杂多样的问题.最后数值实验结果和仿真算例验证了算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图. 相似文献
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遗传算法和蚁群算法是两种新型的寻优策略,遗传算法用于函数优化问题,蚁群算法用于求解非线形规划问题.建立通过相应的优化模型,并得出了实现的步骤,结果表明遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强、适用于并行处理的特点.蚁群算法具有正反馈性、较强的鲁棒性、并行性以及易与其他方法结合的特性. 相似文献
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基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法 总被引:6,自引:6,他引:0
属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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蚁群算法在水位流量关系拟合中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质.针对传统水位流量关系曲线拟合过程中存在精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来拟合水位流量关系,并将该方法与遗传算法及传统的优化方法进行比较.结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法. 相似文献
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针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法(CLPSO算法)和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用. 相似文献
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蚁群优化算法凭借其正反馈机制和强大的搜索能力被广泛地应用于各类优化问题求解上.本文试图将蚁群优化算法应用于特征选择领域并提出了新的量子化信息素蚁群优化(quantized pheromone ant colony optimization, QPACO)特征选择算法.相比于其他基于蚁群优化算法的特征选择算法,QPACO算法中采用了量子化信息素的启发式策略,改变了传统的信息素更新策略,因此避免了在搜索特征时的局部最优问题.实验采用了KNN分类器来指导学习过程,利用源于UCI数据库的多组数据集进行了相关的测试,实验结果表明,QPACO算法在分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等方面均具有良好的性能. 相似文献
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蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法. 相似文献
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由于基本多目标人工蜂群算法存在着种群盲目搜索、算法开发能力有限等缺点,在利用人工蜂群算法求解多目标优化问题时,提出了一种改进的人工蜂群算法.通过在算法中引入自适应搜索机制和变异机制等操作,使得种群个体可以有针对性地进行更新,同时也大大提高了种群个体的多样性.最后利用几种多目标的测试函数对改进前后的多目标人工蜂群算法的性能进行测试,结果表明:改进后多目标人工蜂群算法具有良好的算法收敛性和均匀性. 相似文献