蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

蚁群算法理论及其应用研究

蚁群算法是一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易与其它方法结合等优点,在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文介绍了基本蚁群算法的原理、数学模型,总结近年来蚁群算法在一些新领域中的发展应用,分析了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容。     

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.     

改进型蚁群算法及其在TSP中的应用

介绍了蚁群算法的基本原理,并对其优、缺点作了详细的分析.基于蚁群算法的缺点--需要较长的计算时间,收敛速度慢,提出了一种改进型的蚁群算法,可以有效提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果.     

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.     

蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究

研究了智能答疑系统中的问题分类.根据智能答疑系统的特点,将蚁群聚类算法引入智能答疑系统中,并对该算法在智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.该算法能有效的对智能答疑系统范例库中的问题进行聚类,进一步提高了答疑系统检索的效率和智能性.     

改进蚁群算法在港口集装箱装载中的应用

为了提高港口集装箱装载的效率,以最大化集装箱空间利用率为目标建立了集装箱装载优化模型,基于MATLAB利用改进蚁群算法进行了优化求解,结果显示,空间利用率提高了9.13%。证明了改进蚁群算法在集装箱装载问题上提高了空间利用率,可以容纳更多的货物,降低了装载成本。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

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。     

基于聚类蚁群算法的物流最优路径

在物流网络系统中,物品的配送是重要的一环,一个科学的物流配送路径,不仅能在一定程度上降低物品的配送时间,而且能有效的降低运输资源的占用,这极大的降低了物流企业的运营成本。针对物流配送路径的最优解问题,有大量的学者进行了相关研究,主要有遗传算法、蚁群算法、生物地理学算法等,其中以蚁群算法应用最为广泛;但这些算法都只是在物流运输的路径上进行优化,并没有考虑空载率以及客户对送货时间的要求。为了克服此缺点,本文在蚁群算法的基础上加入空载率和时间窗的要素,对传统的蚁群算法进行优化。实验结果表明,与传统的蚁群算法相比,该算法可以有效的节约物流运输资源。     

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．     

基于改进蚁群算法的CVRP问题研究

车辆路径优化问题归属于NP-hard问题;针对基本蚁群算法求解效率低下,可行解质量不高,容易陷入局部最优解的情况,在充分考虑具有一般性的车辆路径优化问题的数学模型与解决方案后,提出了一种带有轮盘赌运算与2-opt优化运算相结合的改进蚁群算法,算法在运算过程中对选取路径的概率进行二次计算,扩大了全局的搜索范围;同时对得到的路径进行内部优化,增强了局部搜索能力,提高了解的质量;通过MATLAB软件进行仿真实验的结果表明:相较于基本的ACO算法以及遗传算法得到的结果,改进的蚁群算法在性能上和求解的质量具有很大的优势,可以更好地解决带有容量约束的车辆路径优化问题,为相应的企业更好地节省物流成本。     

求解TSP的遗传蚁群融合算法

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.     

Introduction to Ant Colony Algorithm and Its Application in CIMS

Ant colony algorithm is a novel simulated ecosystem e volutionary algorithm, which is proposed firstly by Italian scholars M.Dorigo, A . Colormi and V. Maniezzo. Enlightened by the process of ants searching for food , scholars bring forward this new evolutionary algorithm. This algorithm has sev eral characteristics such as positive feedback, distributed computing and stro nger robustness. Positive feedback and distributed computing make it easier to find better solutions. Based on these characteristics...     

基于改进蚁群算法的双向物流路径优化

针对物流路径优化已有算法运算过程复杂、精度不高、过早收敛等问题,对蚁群算法进行了改进,以解决物流路径优化问题.为了消除蚁群算法的易停滞、收敛慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进.针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好地考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确地找到合适的下一节点,从而得到更优的路线.