多种群蚁群算法在多目标优化中的研究

本文针对多目标优化问题提出了一种多种群蚁群算法,按照目标函数的个数建立蚁群种群数,在各个种群搜索过程中,创新性的引入了种群间的全局信息素更新和局部信息素更新,既提高算法对pareto解的搜索效率又避免了陷入局部最优,并针对多目标优化问题进行了仿真,证明了算法的可行性。     

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.     

基于蚁群算法的桥梁维修管理系统的优化

桥梁管理系统中维修加固计划的制定受到经济因素、社会因素、环境因素等条件的约束,其中最乖要的就是经济因素以及目标桥梁经过维修加固后的品质状况问题.选用耐荷性和耐久性作为桥梁的指标,建立费用最小化和品质最大化的优化模型,采用蚁群算法对维修加固计划进行优化,并根据维修管理部门的预算和施工条件,给出最佳的桥梁维修管理方案.     

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。     

多种群蚁群算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题。将多种群蚁群算法应用到矩形件优化排料问题求解中,优化试验结果表明可获得比基本蚁群算法更好的效果,为矩形件优化排料这类NP完全问题提供了新的思路和方法。     

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.     

基于自适应蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法

基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

蚁群优化算法及其应用

介绍了蚁群优化理论的产生和发展过程,重点阐述了蚁群算法的基本原理．给出了算法的TSP问题模型,讨论了其研究现状和应用现状．对下一步的研究工作做了展望．     

遗传算法和蚁群算法在水库优化调动中的联合应用

为了更好地解决水库优化调度问题,将遗传算法和蚁群算法融合应用于水库调度,指出遗传蚁群混合算法的收敛率更高,具有更好的全局收敛性能,遗传蚁群混合算法在更少的迭代次数迭到全局最优解,具有更高的收敛速度.     

蚁群算法在一般函数优化求解中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟仿生算法.本文通过在一般函数优化求解中的应用,说明该算法与启发式因子相结合可有效地避开陷入局部最优的弊病.显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.     

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。     

蚁群算法在连续性空间优化问题中的应用

研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略.能提高最优解搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性,且不受优化目标函数是否连续、可微等因素的限制,为实际应用提供了途径.数值算例结果表明该搜索策略能较好地找到近似全局最优解.     

蚁群算法在WTA中的应用与研究

WTA问题是现代战争中指挥决策最为关键的一个问题,传统的算法无法解决目标数目较多的WTA问题,必须对算法进行改进、优化,甚至提出新的算法以求解WTA问题,随着科学技术的进步,蚁群算法的出现为WTA问题的求解带来了崭新的手段以及解题思路,在WTA问题的研究领域获得了广泛的应用。     

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。     

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.     

蚁群优化图着色算法在智能小区中的运用

当智能小区的地图网格中的颜色数太多时,经蚁群算法处理的信息会出现杂乱无章的现象.对蚁群算法进行优化,增添褪色过程并加入参数Max,能减小并控制着色色数,实现四色着色,使得小区里的各种动态数据和信息在地图网格中更加清晰且直观地展现.     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

针对蚁群算法收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α,β作为每只蚂蚁的属性,利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择,优胜劣汰,优秀蚂蚁被保留并产生后代,蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题,实验结果表明,利用这一方法可使解的性能有所改进,并有效地减少了计算时间。     

优化的蚁群算法在无线传感器网络中的应用

蚁群算法是一种新型的用于求解组合优化或函数优化问题的启发式算法,其基本思想是借用生物界的蚂蚁群体觅食机理,将每个蚂蚁看作一个智能体,作为智能群体的蚁群,其觅食过程显现出高度的并行性、正反馈性和鲁棒性,以此为基础的蚁群算法也具有这样一些特点。蚁群算法在路径选择方面的优势正好应用于无线传感器网络中源节点到目标节点的最优路径的建立。     

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.     

蚁群优化算法及其在可靠指标计算中的应用

从可靠指标的几何意义出发,结合罚函数法,将结构可靠指标的求解问题转化成相应的无约束优化问题.在求解过程中,为避免因结构功能函数的高度非线性给求导运算等带来的复杂性,尝试用蚁群优化算法进行结构可靠指标的优化计算,推导了有关公式并编制了计算程序.实例应用表明,用蚁群优化算法进行结构可靠指标计算是可行的.