求解TSP问题的蚁群算法改进探讨

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法.基于群体的协作与学习,该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题.本文提出了一种改进蚁群算法.该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况,应用一种选择策略,从而使得算法跳离局部最优解,并采用局部搜索,以获得更好的优化解.通过仿真实验获得的结果表明,该算法对于蚁群算法具有较好的改进效果.     

蚁群算法理论及应用

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性。本文首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后讨论了蚁群算法的应用,最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容。该算法用于解决组合优化问题,如TSP、QAP、JSP等效果很好。     

蚁群算法研究与应用

蚁群算法的本质是种并行的、自组织的算法,它可应用于更好地组织大数目实体的相互作用过程。本文首先介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,然后详细地阐述了蚁群算法在实际问题当中的应用。最后,文章探讨了蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向。     

基于自适应蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是指在一个赋权图的两个节点之间找出一条边权和最小的路径,是图论中的一个经典问题,该问题和TSP等经典的组合优化问题具有很大的相似性,也属于组合优化问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路.本文应用蚁群算法求解最短路径问题,对选择策略、信息素挥发系数进行白适应地调整,避免算法出现早熟和停滞现象,并能较快地收敛到全局最优解.实验结果表明,该方法能有效解决最短路径搜索问题.     

蚁群算法简介

介绍了一种求解复杂优化问题的启发式算法--蚁群算法,并列举了其在部队物流管理中的应用案例.该方法通过模拟蚁群对"信息素"的控制和利用进行搜索食物的过程,达到求解最优结果的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易与其它方法结合等优点,适用于解决组合优化问题,包括运输路线优化问题.     

TSP问题的蚁群算法模型及仿真研究

蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力.     

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的。介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向。     

蚁群算法在TSP问题中的应用及其优化研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。     

蚁群算法及其在组合优化问题中的应用

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP问题中的检验

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。     

基于改进蚁群算法的带时间窗的多目标车辆调度研究

蚁群算法是模仿蚂蚁寻找路径的一种智能化启发武算法.带时间窗的车辆路径问题(VSPTW)是在基本的车辆路径问题(VSP)上增加了时间窗约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难问题.通过采用一种改进的路径构建方法和信息素更新策略,构造一个改进的蚁群算法来求解多目标的VSPTW.与基本AS(Ant System)算法比较结果显示,该算法对于求解VSPHTW问题具有较好的性能.     

一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商（TSP）问题的改进的自适应蚁群算法。     

一种优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的启发式算法,它具有许多优良性质,被广泛用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法也存在诸多不足。为使蚊群算法对应TSP问题的解更加优良,提出了一种改进的蚁群算法并对它进行了试验,结果表明改进算法是有效的,这也为蚁群算法的优化提供了一个新的途径。     

蚁群算法研究综述

蚁群算法是一种仿生进化算法.该算法在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘等领域获得了广泛的应用,并取得了较好的效果.本文在对蚁群算法原理、模型研究的基础上,对国内外的研究现状进行了总结和分析,对今后的进一步研究提供了借鉴和参考.     

蚁群算法求解多选择整数背包问题

本文针对一维、二维多选择整数背包问题的教学模型,采用动态规划和蚁群算法对其进行求解,并对蚁群算法作了适当的改进.随机数据实验表明,随着问题规模的扩大,动态规划算法的计算复杂度将急剧增大,造成求解困难,而基本蚁群算法及改进蚁群算法能够快速有效地求得问题近优解,且改进蚁群算法解的质量比原算法平均提高了2.8%.     

改进的蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的.     

蚁群算法在LQ最优控制逆问题中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质．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，针对SISO离散时不变控制系统，在给出了加权矩阵Q与状态反馈阵K的取值范围确定方法的基础上，应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型求解了离散LQ逆问题。仿真结果表明蚁群算法在求解控制优化问题中的有效性。     

蚁群算法中有关算法参数的最优选择

蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。本文介绍了蚁群算法基本模型AS(Ant System)的原理、特点、构成和实现方法，对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析，给出了算法参数选取的基本原则，有利于蚁群算法在优化问题中的推广和应用。     

前馈神经网络连续二元蚁群训练模型

提出了一种用离散模型逼近连续模型进而求解连续域上的优化问题的蚁群优化算法Binary-ACO,并将Bi-nary-ACO与经典BP训练算法进行混合（LMBP和SDBP）应用于多层感知机的训练问题中,并在3个测试数据集上进行对比实验。实验结果证明单一蚁群优化算法作为一种通用的优化算法在前馈神经网络训练问题中的性能无法与经典的BP算法相比较,但是蚁群优化算法和BP经典训练算法结合的混合算法表现性能优良。两种混合算法（Bi-nary-ACO-sdbp和Binary ACO-lmbp）都获得了相当良好的解,特别是Binary ACO-lmbp这种算法不仅比单一的蚁群优化算法的性能上有相当的提高而且也优于经典的BP算法。     

动态适应调整信息素蚁群算法在传动齿轮磨损归类中的应用

目前在处理传动齿轮磨损归类方面还存在很多问题,寻找到一种基于实验数据对传动齿轮较为准确的归类方法是普遍存在的难题.本文将动态自适应技术和模式识别中近邻函数准则融入基本蚁群算法形成一种动态自适应调整信息素的蚁群算法,应用于传动齿轮磨损归类中.实验结果表明,效果是良好的.应用这种算法处理传动齿轮磨损归类,具有很高的实用价值,对于传动齿轮磨损的早期检测有较高的指导意义.