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...     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

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．     

蚂蚁算法在公交查询最短路径求法中的应用

公交乘客出行路径选择是公交乘客信息系统的关键技术 ,提出以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的算法 ,本算法是基于广度优先搜索并结合蚂蚁算法提出公交路线最短路径选择的新算法     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择

伙伴选择是在组建敏捷供应链过程中的关键问题。引入蚁群优化来解决这一问题,提出了一种基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择优化算法。在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的企业作为伙伴并组成供应链,体现了熟人机制;“自适应扰动机制”可以避免算法的早熟。最后以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.     

两种3-甲基吡咯烷蚂蚁毒素的不对称合成

以(S) 苹果酸衍生出的(2S,3R) 3 甲基苹果酸二甲酯7为原料,经过氯代、自由基还原脱氯和酯基还原得到(R) 2 甲基 1,4丁二醇10,对映体纯度为79.7?.进而合成了蚂蚁信息素生物碱(R) Leptothoracine1和(R) N (2' 苯基乙基) 3 甲基吡咯烷2.     

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。     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性 ,文章采用一种新型随机搜索思想———人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点 ,使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展,降低了分配的复杂性 ,为交通分配问题开创了一条新的途径 ,同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景