目标分配的蚁群-模拟退火算法及其改进

直升机编队的对地攻击过程中,目标分配是实现作战任务的重要条件。确定了直升机目标分配的优势度计算方法以及目标分配的原则。利用蚁群-模拟退火算法实现了直升机对地攻击的目标分配过程,并针对分配过程中,采用综合优势度最大来确定最优路径所出现的不足对算法进行了改进,即根据信息素的积累量来确定最优路径,能够综合考虑信息素浓度与优势度的影响,避免了为达到全局最大优势度而出现的个体分配效益不好以及收敛缓慢的情况。实验结果表明,改进的算法效率更高,收敛的速度较之前更快,分配结果更趋合理。     

装甲分队动态武器目标分配中蚁群算法终止控制

针对较大规模静态武器目标分配问题中算法实时性差、分配方案不适用于发生变化的战场态势的问题,分析了装甲分队动态武器目标分配问题的特点,以解效用最大为目标函数,提出了一种算法终止控制策略,其综合考虑了解的质量、继续计算改善解质量的效率、模型参数变化的影响。将该策略应用于一种改进蚁群算法中,仿真结果表明,应用此种策略可在确保一定解质量的前提下,避免解失效并有效提高解效用,减少计算迭代次数,缩短计算时间。     

基于信息素递减的蚁群算法

通过对蚂蚁巡游路径的分析,发现经典蚁群算法在解决旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)时的缺陷,在此基础上给出了新的信息素更新公式,提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析,表明此算法比传统的蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

蚁群算法的全局收敛性研究及改进

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。     

求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少.在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能.仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径.     

基于信息素异步更新的蚁群算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的假定前提,提出一种基于信息素异步更新的改进蚁群算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提,采用异步更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度,从而间接改变蚂蚁间合作方式。该算法更忠实于实际蚁群的寻路过程,算法具有更好的全局搜索能力。基于旅行商问题的实验验证了算法的有效性、鲁棒性及解的多样性。     

基于蚁群算法的一类扩展型TSP研究

旅行售货问题（TSP）是经典的组合优化难题，本文研究它的一种推广模型，蚁群算法是近年来发展起来的一种新型的启发式随机优化搜索算法，本文在蚁群算法中采用了优势个体指导机制，实验模拟结果显示算法的有效性。     

改进蚁群算法求解单机总加权延迟调度问题

单机总加权延迟调度(SMTWTS)问题是一类由于任务完工时间超过交货期从而优化目标为加权延迟成本最小的单机调度问题,已被证明是NP难题.蚁群算法受自然界蚁群觅食机理启发而来,也曾被用于其它类型的单机调度问题研究,但SMTWTS被认为是实际生产中面临的主要问题.本文提出一种改进蚁群算法求解SMTWTS问题,该算法对信息素更新策略进行了改进,引入信息扰动及变异策略,并对参数进行了合理设置,对比实验表明搜索效率好于遗传算法.     

多目标优化的生长竞争蚁群算法

提出一种求解多目标优化的生长竞争蚁群算法。该方法将生长竞争规则引入蚁群算法,给出了在连续空间多目标函数优化的算法描述,定义了生长竞争规则及蚁群邻域的转移概率,并提出了实现算法的具体步骤。算法在MATLAB环境下,对一些典型的测试函数进行了求解和验证,实验结果表明该方法具有向真实的Pareto前沿逼近的效果,是一种求解多目标优化的有效方法。     

Weapon target assignment problem satisfying expected damage probabilities based on ant colony algorithm

A weapon target assignment （WTA） model satisfying expected damage probabilities with an ant colony algorithm is proposed. In order to save armament resource and attack the targets effectively, the strategy of the weapon assignment is that the target with greater threat degree has higher priority to be intercepted. The effect of this WTA model is not maximizing the damage probability but satisfying the whole assignment result. Ant colony algorithm has been successfully used in many fields, especially in combination optimization. The ant colony algorithm for this WTA problem is described by analyzing path selection, pheromone update, and tabu table update. The effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated with an example.     

带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.     

防空C3I目标分配问题的ACO-SA混合优化策略研究

防空C3I系统的目标分配已成为现代防空作战指挥不可缺少的决策支持,针对这一问题,提出了蚁群-模拟退火(ACO-SA)混合优化策略。在该策略中,蚁群系统的一次周游过程中的最优路线作为模拟退火算法的初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新新解对应路径上的信息素,蚁群算法(ACO)再根据新的信息素分布进行并行搜索。实验表明,与单一ACO和SA算法相比,这种ACO-SA混合优化策略在解决同一防空C3I系统的目标分配问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。     

Troubleshooting algorithm for solving assignment problem and its applications

A new troubleshooting algorithm for solving assignment problem based on existing algorithms is proposed, and an analysis on the related theory is given. By applying the new troubleshooting algorithm to the Lagrange relaxation algorithm of the multi-dimensional assignment problem of data association for multi-passive-sensor multi-target location systems, and comparing the simulation results with that of the Hungarian algorithm which is the classical optimal solving algorithm, and the multi-layer ordersearchingalgorithm which is a sub-optimal solving algorithm, the performance and applying conditions of the new algorithm are summarized. Theory analysis and simulation results prove the effectiveness and superiority of the new algorithm.     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

基于遗传算法的一类武器目标分配方法研究

针对联合作战的武器目标分配问题,建立了资源受限条件下的多组武器目标分配数学模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法.该遗传算法通过设计一种满足约束条件的染色体编码格式,把求解问题转化为无约束的组合优化表现形式,从而可以利用单点随机定位算术交叉和变异运算以及精华选择策略来求解.仿真计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.