基于信息素改进的蚁群算法

蚁群算法是一种优秀的启发式算法,具有较强的鲁棒性。针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及容易陷入局部最优的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法,该算法通过在信息素挥发系数上增加一个收敛函数,加快了收敛速度;通过信息素增量与优秀路径选择相结合,引导算法收敛到最优路径,实验结果表明,改进后的算法在收敛速度和全局寻优能力上有了较大的提高。     

基于信息素优化蚁群算法下的停车场系统设计

针对传统停车场管理系统人工成本高、管理难度大的问题,提出了一种基于信息素优化蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的停车场系统;该系统以STM32作为主控制器,终端节点负责数据收集,利用NB-IoT实现数据上传,采用手机APP和云平台对终端节点远程监控,采用粒子群算法为蚁群算法提供迭代初期值指导后,增强了...     

基于多信息素的蚁群算法

针对传统增强型蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种多信息素的蚁群算法(MPAS),并以TSPLIB的数据为例对该算法进行实验测试.MPAS算法将信息素分为局部和全局两种不同的信息素,在搜索过程中,对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解.在中大型问题上MPAS算法有着更好的发现最优解的能力.     

基于改进蚁群算法的高精度文本特征选择方法

为了反映特征子集对分类结果的整体影响,去除噪声特征项,提出了一种基于改进蚁群算法的高精度文本特征选择方法。建立了特征选择数学模型,实现了特征选择过程与分类器分类过程间的直接关联;设计了特征优选与特征精选相结合的模型求解方案,降低了模型求解过程中的计算复杂度;提出了基于等效路径增强和局部搜索更新相结合的改进蚁群算法,提高了解的质量和稳定性。实验结果表明,与现有文本特征选择方法相比,该方法能大幅提升分类精度。     

动态调整信息素的蚁群算法

对蚁群算法提出了一种动态调整信息素的进化策略，以改善和提高算法的性能。不仅能够加快收敛速度，节省搜索时间，而且能够克服停滞行为的过早出现，有利于发现更好的解．这对于求解大规模的优化问题是十分有利的．     

连续优化问题的蚁群算法研究进展

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.     

蚁群算法参数优化设置研究

根据基本蚁群算法的两个常用信息素更新公式,研究了算法中最初信息量、信息素挥发因子、信息素增量之间的关系以及变化规律,找到了其不等式关系,并进行了仿真证明.     

改进蚁群算法求解多目标优化问题

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。     

蚁群优化算法的研究进展

综述了用于组合优化的蚁群算法近年来的研究成果,简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,介绍了人工蚁群算法及其在组合优化中的应用,并对这种算法仍需解决的问题和未来的发展方向进行了探讨.     

求解服务选取问题的混合蚁群优化算法

为解决大规模服务选取问题,提出了一种混合蚁群优化(HACO)算法.该算法先采用动态skyline服务查询过程过滤抽象服务类相关的冗余候选服务,以大力缩减空间提高查找效率,然后利用聚类设计动态构造图来引导蚂蚁的搜索方向,从而确定局部服务选取的搜索区域;基于已经确定的局部服务选取的搜索区域,利用启发式策略选取具体的组合服务.采用标准的真实数据集和综合产生的数据集对所提的方法进行试验评估,以及和最近提出的相关组合服务算法进行对比.实验结果在解的质量和处理时间方面效果显著.     

基于改进蚁群算法求解连续空间寻优问题

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,并在离散空间领域中得到广泛应用,但在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。为了克服蚁群算法在连续空间中搜索时间过长等缺点,在原有的连续空间寻优方法的基础上,提出了一种用于求解连续空间寻优问题的改进蚁群算法。针对各子区间内的总信息量及应有的蚁数的求解方式进行改进,引入一个随迭代次数增加而变化的函数,以提高改进后蚁群算法的收敛速度。仿真实验表明,提出的基于信息量分布函数的改进蚁群算法较有关文献的算法有更好的收敛性能,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法。     

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.     

一种面向传感器网络的蚁群优化路径恢复算法

为了找到动态传感器网络中的能量有效路径,提出了一种基于蚁群优化的传感器网络路径恢复算法.设计了一种新的路径选择概率模型,使得能够找到一条从源节点到sink的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况.为了适应网络动态变化,提出了局部信息素再初始化规则,利用该规则可在网络失效节点的附近进行局部信息素再初始化,在保留大部分原有最优路径的信息的同时,还能进行局部搜寻,以寻找新的路径,从而达到快速路径恢复的目的.仿真实验表明,所提算法在寻找路径上所消耗的能量最少,节点的剩余能量最大,在网络存在失效节点的情况下能够快速恢复路径.     

基于改进蚁群算法对 VRP 线路优化

针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解、 收敛速度慢等缺点, 先引入节约矩阵 U 作为先验信息引导蚂 蚁搜索, 然后通过不同搜索时段采用不同的信息素挥发因子, 使算法更好地在“探索冶和“利用冶之间达到平衡, 并对较优解应用 2-opt 方法进行优化。 最后将改进后的蚁群算法应用到物流配送车辆路径优化问题中。 实验结 果表明, 相比基本蚁群算法, 改进的算法可得到更好的物流配送路径, 是解决物流配送路径优化问题的一种有 效方法, 可快速、 高效地对送货车辆线路进行调整, 满足消费者的需求。     

求解TSP问题的蚁群算法研究

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.