基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。     

蚁群算法研究进展

人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效，成为解决TSP，VRP，QAP，JSP等典型问题的一种新型的强有力算法．对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进以及应用范畴等，进行了系统的总结与综述，并对这一新型现代启发式算法的发展方向进行了展望．     

基于蚁群算法的TSP的算法与研究

蚁群算法是优化领域中的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。本文从基本蚁群算法详细介绍了蚁群算法的基本原理、TSP算法以及该算法的软件仿真。     

基于蚁群优化算法的钢架结构优化设计

采用蚁群优化算法对3跨24层168杆件的钢架结构重量进行优化计算,并对此结构采用美国钢结构规范(ASCI)、英国钢结构规范(BC5990)、国标钢结构规范(GB50017)3种规范体系进行对比分析。分析结果表明,基于TSP模型的蚁群优化算法对钢框架结构优化设计具有很好的适用性,尤其是对复杂钢结构的优化设计具有更快更强的适用性。     

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.     

基于双向选择的蚁群相遇算法的优化

针对蚁群算法存在易于陷于局部最优的缺点,提出了一种基于双向选择相遇算法克服此缺陷以提高算法的性能.通过对算法实验仿真结果表明,改进的相遇算法与基本相遇算法相比搜索速度和性能都有一定的提高.     

蚁群算法理论及应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有着广泛的应用。本文首先阐述蚁群算法的基本原理;然后,对蚁群算法及其改进算法的应用进行介绍;最后,对蚁群算法的发展趋势作分析与展望,指出了仍未解决的问题和当前的研究热点,为后续的研究提供参考。     

基本蚁群算法及其改进

给出了群体智能的一个分支--蚁群算法的一个改进算法,充分利用了算法的并行特点,提高了算法的效率.     

基于蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是一种新型的优化算法,于20世纪90年代提出,最早成功应用于解决旅行商问题。研究表明,蚁群算法有着极强的鲁棒性发现较好解的能力。本文介绍了蚁群算法原理和TSP问题,通过Scilab编程实现了用蚁群算法解决旅行商问题。     

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.     

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。     

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.     

基于智能蚁群算法的双序列比对方法

序列比对是生物信息学中一项重要的基础性研究课题。提出了一种基于全新的信息素改变策略的智能蚁群算法,该算法利用历史最优信息来更新信息素,避免出现早熟现象,加速算法的后期收敛。实验表明该方法是有效的和可行的。     

基于蚁群算法的多目标优化问题研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

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.     

基于改进的蚁群算法的物流拣选路径优化

提出了一种改进的蚁群算法来解决物流拣选路径的优化问题。通过实验室模拟环境,用Matlab7.0进行了某次拣选作业仿真,取得了最优路径。与基本蚁群算法相比,所提出的方法能更快地找到最优解。     

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.     

蚁群算法在医药物品配送路径优化中的应用

在分析医药物流特点的基础上,提出了医药物流数学模型的合理假设和约束条件,构建了医药物流配送路径优化的目标函数.鉴于蚁群算法具有较强的发现较好解的能力,运用蚁群算法对目标函数进行寻优.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.