基于改进蚁群算法快速求解迷宫路径问题研究

针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。     

基于改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。     

基于自适应缩放因子的改进混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法局部搜索能力较弱且易发生早熟收敛的问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进算法在传统算法的更新策略中引入自适应缩放因子和欧式距离,提高了算法局部搜索能力;为了提高算法的收敛速度,改进了传统算法中的随机更新操作。改进后的算法在收敛速度、寻优精度和求解成功率上均有很大改善,提高了混合蛙跳算法求解高维复杂优化问题的能力。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划方案研究

蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等。针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新。使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析。结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优。     

基于插点算法的巡检排班模型

在考虑某化工厂巡检点巡检任务安排问题时,使用Floyd算法计算巡检点的两两最短路径(到达时间)矩阵和最短路径矩阵。搜索两点之间的最短路径。最后利用动态规划插入点算法排班,安排巡检路线,结果显示该方法能提高巡检工作效率。     

蚁群算法在环巢湖地区自驾游路线问题中的应用

针对蚁群算法在求解优化组合问题时存在收敛速度较慢,搜索时间较长且易于陷入局部最优解等缺点,提出了一种改进的蚁群算法,从信息素初始量,路径选择机制和信息素更新三个方面进行改进并将新算法应用到求解环巢湖地区自驾游路线问题中.实验结果表明,改进的算法行之有效,收敛次数和最优解较基本蚁群算法都有所提高,并且提出了具体自驾游路线以供参考.     

基于ICGSO算法的瓦斯突出预测研究

针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。     

基于遗传算法的避空侦察最优路线选择

针对避空侦察最优路径选择问题,根据避空和行军时间限制以及最短路径要求,建立卫星过顶预测模型和约束最优化模型,给出一种求解该优化模型的改进遗传算法,基本思想是：在常规进化算子的基础上,引入进化逆转操作,以改善遗传算法的局部搜索能力。数值实验表明,上述算法具有较强的局部搜索能力,特别适用于避空侦察最优路径选择问题。     

MIROSOT实时避障问题的研究与实现

研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。     

任意城市间最短路的Matlab语言实现

本文从城市道路网络的实际特点出发，对城市电子地图的道路网进行网络分析，将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题，通过对最短路径搜索算法的分析，实现了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法，将求城市道路网两点间最短路径目标约束转化为求最短路问题，随之建立最短路模型，并描述了用Matlab程序进行求解的过程。最后用实例验证了模型和算法的可用性。     

基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划研究

近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。     

智能优化算法在暑假旅游路线安排中的应用

为解决暑假旅行人员以成本最小化为目标的最佳旅行路线选择难题,基于路径优化理论（VRP）及粒子群算法,设计了以暑假旅游路线最短为优化目标的数学模型,采用计算机编程技术,设计了求解该优化模型的粒子群算法,并选择案例对模型及算法进行了验证。案例应用结果表明,该模型和算法能够有效解决最佳旅游路线选择难题,正确率达98%。基于VRP理论及粒子群算法的最短路选择模型不仅能够快速求解出最优路径方案,还能够有效降低人工经验选择最短路径中存在的误差。     

基于最短路径优化问题Dijkstra算法程序的设计和实现

在九十年代公认的求最短路径的最好的算法是由E.W.Dijkstra于1959年提出的标号算法,此算法可以很好地解决求最短路径问题,但是该算法采用手工求解,计算量大且很繁琐.本文在此算法的基础上采用矩阵运算的方法,从而实现了完全应用程序求解,在很大程度上解决了上述问题所遇到的难点,使求最短路径和最短距离这两个较复杂的问题变得非常容易求解.     

基于优先权编码的最短路径求解

应用遗传算法来解决最短路径的问题，采用了优先权编码和适合此类问题的特定交叉和变异算子，并在MATLAB环境下实现．对较复杂的网络图是最短路径求解进行了有益的探索，较传统的Dijkstra方法有较多的优点．     

基于Dijkstra最短路径算法的优化研究

最短路径问题是图论研究中的一个重要课题.Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,有着广泛的应用.本文在分析传统Dijkstra算法的基础上,提出该算法在实现方法上存在的一些不足之处,并从节约存储空间和提高运算效率方面对其进行了改进,通过分析与比较,这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法,具有较好的适用性.     

一种改进的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。     

赋权图的最小环路遍历路径分析与研究

文章联系实际问题,结合旅行商问题和中国邮递员问题,提出赋权连通图中最小环路遍历路径以及求解该路径的方案.该方案参考最小生成树的普里姆算法,依据狄杰斯特拉算法,通过往返最短路径逐次比较,在赋权连通图中实现寻找最小环路遍历路径.     

不确定网络中的最短路径问题

探索使用不确定理论中的期望值模型处理最短路径问题,将网络中有向边的权值描述为不确定变量,提出了利用99表表示的期望值简化最短路径通用模型,从而把模型直接转化为确定的最短路径问题模型,用传统方法如Dijkstra算法等即可求解.最后通过算例证明了模型的可行性与有效性.     

基于PCNN的交通系统路径优化算法研究

分析了脉冲耦合神经网络的路径寻优原理,针对交通诱导系统的要求提出了脉冲耦合神经网络的简化方法和应用模型,给出了基于脉冲耦合神经网络简化模型的最短路径的算法.通过算例,显示出其具有较高的寻优效率和收敛性.     

带一般二次参数赋权的多阶段网络最短路算法

含二次参数权的网络属于动态网络,它与传统网络相比更有现实意义,具有广泛的应用领域.本文首先提出了含一般二次参数权的多阶段网络最短路问题,其次给出求该网络最短路的隐枚举标号算法,最后对该算法的复杂性进行了分析.