蚁群算法及其在组合优化中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种启发式仿生算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起众多学者的研究兴趣.本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其在组合优化中的实际应用做了较详细的研究,并对其前景及发展方向进行了展望.     

物流配送车辆路径优化问题的仿真研究

随着物流行业的发展。物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本．该文将一种改进的蚁群算法应用于物流配送车辆路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的改进蚁群算法,并应用实例加以仿真计算,实验仿真证明了该改进蚁带算法的有效性。     

蚁群算法的原理及其应用

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,具有较强的鲁棒性;但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理,然后讨论蚁群算法的几种改进策略,并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用,最后对今后进一步研究的方向作了展望。     

混合型蚁群算法及其应用

蚁群优化算法——蚂蚁系统（Ant System,AS）是Dorigo M在20世纪90年代最早提出的一种新型生物智能算法,Dorigo M将蚁群优化算法应用于解决经典的旅行商问题（TSP）,取得了较好的应用效果。采用混合型蚁群算法进行优化求解,探讨其实现TSP问题的求解流程,以更好地指导实际问题解决。     

一种基于信息素的FCM蚁群聚类算法

针对FCM聚类算法存在的一些缺陷,结合蚁群优化算法的优点,提出了一种基于信息素的FCM蚁群聚类算法.该算法通过FCM算法获得新的聚类中心,利用蚁群优化算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部量优解.仿真结果表明了该算法的有效性.     

蚁群算法及其应用综述

蚁群算法是一种新型仿生优化算法,其分布式计算机制及与其它算法的良好结合性,使其在短期内得到了快速发展和应用。首先在简述蚁群算法基本原理及特点的基础上,对算法的发展及研究状况作简要概述,然后结合几种具有代表性的算法改进模型,对算法在不同优化领域的应用进行介绍,最后结合蚁群算法的理论及应用研究成果,对算法的发展加以总结。     

一种自适应蚁群算法及其应用

蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。     

搜索引擎系统中的蚁群算法分析

分析当前搜索引擎系统设计中应用蚁群算法的相关问题,以确保运用蚁群算法优化设计搜索引擎系统.结果证实,在搜索引擎系统中应用蚁群算法,仿真证明该算法在设计系统应用中具有有效性与优越性.结论表明,在搜索引擎系统中,应用蚁群算法,不仅能够优化搜索引擎系统中的搜索代价,还可以发挥蚁群算法的开放性与自我动态调整性,发挥积极应用价值.     

一种改进的小窗口蚁群算法

针对现有小窗口蚁群算法对优化问题规模的适应性较差、对设定可选城市范围的参数依赖大、易于陷入局部最优等缺点,提出了一种随机小窗口蚁群算法,将问题规模与随机性同时引入小窗口蚁群算法,增强了算法的鲁棒性,而且可以避免算法早熟,陷入局部最优。通过对200个城市的仿真结果表明,该算法效果良好。     

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。     

An adaptive ant colony system algorithm for continuous-space optimization problems

ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ (Ｈｅｒｔｚ ,ｅｔａｌ.,2 0 0 0 ) ,ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙａｔｆｉｒｓｔｉｎＤｏｒｉｇｏ’ｓＰｈ .Ｄ .ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ ( 1 992 )ａｓｔｈｅｉｍｉ ｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｏｄ ｓｅｅｋｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｉｎａｎｔｓｏｃｉｅｔ ｉｅｓ,ｈａｖｅａｔｔｒａｃｔｅｄｔｈｅｇｒｅａｔａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆｒｅ ｓｅａｒｃｈｅｒｓｉｎｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｆｉｅｌｄｓｏｆｓｙｓｔｅｍｏｐｔｉ ｍｉｚａｔ…     

蚁群算法在WSN节点定位算法中的应用

蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。     

An adaptive ant colony system algorithm for continuous-space optimization problems

Ant colony algorithms comprise a novel category of evolutionary computation methods for optimization problems, especially for sequencing-type combinatorial optimization problems. An adaptive ant colony algorithm is proposed in this paper to tackle continuous-space optimization problems, using a new objective-function-based heuristic pheromone assignment approach for pheromone update to filtrate solution candidates. Global optimal solutions can be reached more rapidly by self-adjusting the path searching behaviors of the ants according to objective values. The performance of the proposed algorithm is compared with a basic ant colony algorithm and a Square Quadratic Programming approach in solving two benchmark problems with multiple extremes. The results indicated that the efficiency and reliability of the proposed algorithm were greatly improved. Project (No. 9845-005) supported by National High-Tech. Research & Development Plan, China     

动态调整信息素的蚁群算法

对蚁群算法提出了一种动态调整信息素的进化策略，以改善和提高算法的性能。不仅能够加快收敛速度，节省搜索时间，而且能够克服停滞行为的过早出现，有利于发现更好的解，这对于求解大规模的优化问题是十分有利的。     

蚁群优化算法的理论、改进及应用

蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。     

基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题

最大团问题是经典的NP-hard问题,对该问题求解方法的研究在理论上,实践上都具有一定的意义。蚁群算法已成功地求解许多组合优化难题。本文使用分治法,将图分解成子图,对各子图应用蚁群算法求解,并根据目前求得的最优解的值对各个子图进行剪枝,去除对求解没有意义的点,提出基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题的算法。它减小了问题的求解规模,使求解容易。实验取得了较好的结果。     

基于优化蚁群算法的分类规则挖掘算法

蚁群算法已被广泛用于各种优化组合问题,优化蚁群算法动态调整信息量更新策略和路径选择概率,可在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得平衡.本文将此算法应用到分类问题,提取分类规则.实验表明该算法能较好地完成分类规则的挖掘.     

基于粒子群算法的可靠性优化

系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题,不存在精确的求解方法。人们构造了大量的启发式算法,如遗传算法(GA),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)等。针对各种算法所存在的早熟收敛,易陷入局部极值点的缺点,提出了将粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于求解可靠性问题。给出了基于粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。     

浅谈旅行商问题与蚁群算法

蚁群算法是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等启发式搜索算法之后的又一种应用于组合优化问题的算法。根据蚁群算法的特性,求解旅行商问题,利用仿真实验程序对蚁群求解旅行商问题进行模拟。