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。     

智能交通系统中车辆调度问题的自适应蚁群算法

考虑智能交通系统中员工在聚集站点上下班,建立车辆调度问题的数学模型。针对蚁群优化算法的缺点,自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,构成一种自适应蚁群优化算法。应用该算法和基本蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于基本蚁群优化算法。     

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.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

基于自适应蚁群算法的研究

蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。     

求解最短路径路由蚁群算法的改进

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过对最短路径路由算法的仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

一种新的混合蚁群聚类算法

针对蚁群聚类算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在蚁群聚类算法的每次迭代过程中引入遗传算法,提出一种混合蚁群聚类算法.它利用遗传算法全局快速收敛的特性,提升了蚁群聚类算法的收敛速度,同时,遗传算法中的交叉、变异操作扩大了解空间的搜索,帮助蚁群算法跳出局部最优.仿真试验验证了算法的性能.     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

一种求解二次分配问题的改进蚁群优化算法

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,通过与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于终距指数的机器人路径规划方法研究

传统蚁群算法在生成信息素浓度时，由于算法生成的路径可能存在冗余成分，信息素浓度可能无法正确反应路径各节点的优劣，蚂蚁无法根据信息素浓度来迅速找出最优路径，导致算法寻优缓慢.基于传统蚁群算法思想，提出了一种新改进蚁群算法，即通过引入终距指数这一概念，取代信息素浓度的标记功能，蚂蚁可以依赖该指数进行决策选择优良节点.以20×20的栅格环境地图对改进蚁群算法进行案例仿真，实验结果表明，传统蚁群算法及其他改进蚁群算法分别需要43代及34代才能收敛到最优值，而利用改进蚁群算法仅需要进化3代即可收敛到最优解；为了进一步验证改进蚁群算法的优越性，在对更为复杂的30×30栅格模型仿真，利用传统蚁群算法与其他改进蚁群算法的收敛代数分别为52代与28代，而利用新改进蚁群算法的收敛代数仅为4代；另外，为了进一步验证改进算法的稳定性，对30×30环境模型进行连续运行30次仿真，所需平均收敛代数仅为4.97代.     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验。结果表明：改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。     

小窗口蚁群算法解决旅行商问题的应用与分析

本文先介绍基本蚁群算法模型,并应用此法对TSP(旅行商问题)进行了求解。然后运用小窗口蚁群算法解决TSP问题,通过与基本蚁群算法的比较,认为小窗口蚁群算法无论是在解的优化上还是运行时间上都优基本蚁群算法。     

一种基于混合模型的数据网格副本选择机制

在基于遗传算法和蚂蚁算法的副本选择策略研究的基础上,针对两种算法的优缺点,提出了基于融合算法的副本选择策略,利用遗传算法中的适应度函数初始化蚂蚁算法中的信息素分布,利用蚂蚁算法选择最优副本,即解决了遗传算法求解效率低的问题,又解决了蚂蚁算法初期信息素匮乏问题。通过对仿真结果进行分析比较,基于融合算法的副本选择策略在整个网格环境下和在单个站点都能有效减少作业运行时间,提高副本选择的速度,提高了整体性能。     

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。     

改进蚁群算法实现医药配送的最佳方案

以蚁群算法为核心,建立了蚁群算法的数学模型。为提高算法收敛速度和全局搜索能力,提出了改进算法思想并用计算机加以实现。通过实验和仿真计算,证明了改进的蚁群算法能更加有效且快速地求得问题最优解或近似最优解,从而说明了蚁群算法实现优化医药配送路线的可行性。     

改进的蚂蚁算法求解任务分配问题

将蚂蚁算法用于求解任务分配问题，并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力。文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法，给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步骤，在此基础上提出求解任务分配问题的改进蚂蚁算法。两个实例验证了改进蚂蚁算法的优越性。     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.