基于有向搜索的蚁群算法及其仿真

为了解决蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提高算法在连续空间中的寻优能力,本文提出了一种基于有向搜索的智能蚁群优化算法。该算法使转移概率较大的蚂蚁个体在解空间中进行局部有向变步长搜索,有效地避免了算法陷入局部最优,缩短了搜索时间,在寻优精确度取得了很好的效果。通过仿真验证了算法的有效性     

改进蚁群算法在解决TSP问题中的应用

在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。     

基于迭代局部搜索的路径规划蚁群算法

针对蚁群算法易早熟及局部搜索能力欠佳的缺陷,将迭代局部搜索策略引入蚁群算法。新算法的基本思想是：从初始解出发,用蚁群算法进行局部搜索,如陷入局部最优,则产生一个摄动解作为新的初始解再进行局部搜索,根据接受规则决定进入下一步迭代的局部最优解。将改进算法应用于二维路径规划,数值实验表明,改进算法相比基本蚁群算法有更佳的局部收敛性,可获得比基本蚁群算法结果更优路径。     

改进蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力.     

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.     

基于贪心边的MMAS改进算法及在TSP中的应用

最大最小蚁群算法通过对信息素更新和限制的改进,有效提高收敛速度,但难以避免出现停滞并陷入局部最优的困境。基于贪心边的MMAS改进算法规定一种新的搜索停滞状态,设定不同等级贪心边,并在停滞状态下利用搜索过程中寻找到的贪心边进行优先搜索。该算法使搜索能够尽早地集中在有效边进行,丢弃“无用”搜索,提高发现更优路径的可能性。利用TSP标准实例进行测试,结果表明改进算法的最优解更加接近实际最优解,具有更高的全局寻优能力和更快的收敛速度。     

基于YOLOX-Swin的高效建筑火灾烟雾检测和疏散模拟方法（英文）

为了实现高效的建筑火灾应急救援疏散,分析了将目标检测技术应用于建筑火灾应急处置的可能性.将目标检测算法应用于火灾预警阶段,将Transformer、卷积神经网络CNN和轻量级注意力机制模块CBAM相结合,对火焰和烟雾局部和全局特征进行提取,提高目标检测算法的精度并实现对火灾发生位置的快速定位.提出一种用于路径搜索的改进的蚁群算法,对启发函数和信息素挥发系数进行改进.在案例中,建立栅格图模型,结合定位信息,通过仿真模拟的方式验证方法的有效性.结果表明：相比与YOLOX算法,YOLOX-Swin模型平均精度提高1.5%;改进蚁群算法降低了传统蚁群算法的搜索范围,提高模型的收敛速度,有效避免了模型陷入局部最优解的困境.将火灾预警和火灾人员疏散相结合,建立完整的建筑火灾应急处置方案.     

改进蚁群算法在大学排课问题中的研究与应用

针对传统蚁群算法在处理大学排课问题时易陷入局部最优的不足,提出了一种改进蚁群算法,该算法通过引入具有混合行为的蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象。实验结果表明,改进后的算法可以明显改善排课问题的求解质量。     

基于文化蚁群算法的过热汽温PID参数优化仿真研究

将蚁群算法纳入文化算法框架,提出了文化蚁群算法,既突出了蚁群算法的全局收敛快鲁棒性强的特点,又结合文化算法避免了一般算法在搜索过程中出现的停滞状态;将文化蚁群算法用于电厂过热汽温控制PID参数优化整定,通过仿真实验,发现文化蚁群算法与其他方法算法相比,具有更好的控制效果。