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。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类

基于蚁t群算法的FCM聚类算法,利用蚁群算法能够得到局部极值的能力,对初始化非常敏感的初始值聚类教和模糊中心点处理.并对基本蚁群算法模型稍加修改,将其应用于模糊聚粪问题.     

基于免疫的蚁群优化算法

蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法.     

基于蚁群算法的信道分配优化模型与仿真

借由对蜂窝系统的分析,建立了一个固定信道分配的数学模型。在基本蚁群算法的基础上,改进了转移策略和信息素更新策略,提高了收敛速度并有效防止局部最优。在单一信道问题中,得到各种(K1,K2)约束的最优循环分配方案;且约束为(K,K)的图例,总能通过1 iK这7个不同信道,分配出可无限延伸的最佳方案。而以21小区费城问题为实例的多信道分配,也得到较好的结果。通过实际图例给出的性能仿真结果, 节约了过多的频率资源占用和计算时间。     

基于蚁群全局优化的二层规划模型与仿真

二层规划问题通常是一个非凸问题,因此在实际工程领域对其进行求解具有极大的困难.研究了问题的本质特征,提出了一种组合设计算法模型——基于蚁群算法求解二层规划问题的全局优化策略.组合算法采用蚁群算法求解上层问题,下层的线性规划问题则采用单纯型算法完成求解.设计的组合算法思路清晰,仿真计算结果表明,该算法有着良好的全局收敛可靠性和较高的收敛速度,是目前求解此类两层线性规划问题的一种有效算法.     

基于蚁群优化FEKF算法的汽车状态估计

针对汽车状态估计过程中观测噪声时变问题,提出一种双重迭代自适应滤波算法—蚁群优化模糊逻辑扩展卡尔曼滤波(FEKF)算法.建立考虑Fiala轮胎模型的汽车二自由度非线性动力学模型,利用模糊逻辑对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计过程中的观测噪声水平进行在线修正,同时引入蚁群优化算法对模糊逻辑中的输入输出隶属度函数进行优化,得到的双重迭代算法对处理强时变观测噪声水平下滤波估计过程具有很强的自适应性.最后通过建立虚拟仿真试验来验证该蚁群优化FEKF新算法的估计精度,结果显示,蚁群优化FEKF算法相比较于FEKF算法估计精度更高,鲁棒性更强.     

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。     

汽车ESP系统模型与模糊仿真

汽车动力学是研究所有与汽车系统有关的学科,它涉及的范围很广,尽管有很多其他方面的因素影响着汽车或者其子系统的动力学响应（如发动机、传动系统、加速、制动、防抱死和牵引力控制系统等）,但汽车动力学的主要研究领域仍是操纵动力学（操纵稳定性）和行驶动力学（平顺性）两个分支,本文就单从操纵动力学这个角度的整车性能进行仿真试验。     

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.     

基于蚁群算法的旅游线路优化研究

主要探讨了蚁群算法在旅游优化线路中的应用;以合肥市为例,选取合肥市14个景点,在Matlab环境下应用蚁群算法得到一条合肥一日游的优化旅游线路,并给出相应结果的简单分析.     

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．     

一种求解TSP的混合型蚁群算法

针对基本蚁群算法存在的过早收敛问题,提出一种采用混合模式调整信息素的改进蚁群算法,当陷入局部最优解时便启用新的信息素调整规则,从而使算法跳出局部解.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解TSP难题有较好的改进效果.     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚊群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的"早熟".将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

Time-Based Dynamic Trust Model Using Ant Colony Algorithm

The trust in distributed environment is uncertain, which is variation for various factors. This paper introduces TDTM, a model for time-based dynamic trust. Every entity in the distribute environment is endowed with a trust-vector, which figures the trust intensity between this entity and the others. The trust intensity is dynamic due to the time and the inter-operation between two entities, a method is proposed to quantify this change based on the mind of ant colony algorithm and then an algorithm for the transfer of trust relation is also proposed. Furthermore, this paper analyses the influence to the trust intensity among all entities that is aroused by the change of trust intensity between the two entities, and presents an algorithm to resolve the problem. Finally, we show the process of the trusts＇ change that is aroused by the time＇s lapse and the inter-operation through an instance.     

规划高速公路路线的变异蚁群算法

为解决修建高速公路的智能选径问题,以基本蚁群算法为基础,修改了蚂蚁的基本属性,使种群中的部分蚂蚁在遇到障碍物时可以变异成特殊蚂蚁通过障碍物.采用位图地图表示修建高速公路区域的高山、山谷、河流和城镇等地理信息,实验证明,只要输入修建高速公路的起点和终点坐标,即可搜寻出造价最小的高速公路修建路线.     

基于蚁群算法的粗糙集知识约简

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效.     

Hybrid ant colony algorithm for traveling salesman problem

A hybrid approach based on ant colony algorithm for the traveling salesman problem is proposed, which is an improved algorithm characterized by adding a local search mechanism, a cross-removing strategy and candidate lists. Experimental results show that it is competitive in terms of solution quality and computation time.     

蚁群算法求解迷宫最优路径

提出了基于蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。设定两组蚂蚁分别分布在迷宫中距离入口、出口路径长度为尼的前沿位置,根据移动规则,相向爬行。迷宫中各位置记忆蚂蚁信息素量和至迷宫入口、出口的路径长度。蚂蚁爬行至一新位置后,根据当前位置的信息而修改周边位置至入口或出口的路径长度,从而形成一条宽度为3的路径信息带。蚁群在迷宫中爬行使得迷宫中记忆了大量的路径信息,从而容易实现两段路径的拼接,提高了蚂蚁寻找到达目的地最优路径的效率。不同规模迷宫的试验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效解法。     

高效的遗传蚁群组合算法在QoS路由上的运用

针对现有遗传蚁群算法中算法融合不佳与系统易出现拥塞现象等问题,根据遗传算法与蚁群算法不同时期的优点,提出了一种高效的遗传蚁群组合算法。该算法通过根据遗传算法的群体代价关系,提出了新的融合机制;为缓解系统最优化后所产生的节点负载压力,引入了防拥塞的赏罚机制。实验结果表明,该算法能够在保证系统传输效率的同时有效的防止数据丢包现象,与传统算法相比具有高效率、低耗能以及防丢包等优势。     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.