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TSP中的应用

根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。     

基于蚁群算法的旅游路线优化方案

在传统旅游路径规划中,通常将问题抽象成旅行商问题（TSP）进行讨论,该方法仅考虑消耗时间最短的路径,忽视了景点当前热度、拥挤程度等诸多影响旅客旅游体验的因素。为了给旅客带来更好的旅游体验,综合考虑上述因素,对蚁群算法作出改进。改进后算法以交通时间更短、导向旅游体验好的景点为目标函数,根据各景点当前热度、拥挤度及景点与景点间路径交通状况对景区内各路径赋以合理的权重,从而规划出合理路径。实验结果表明,改进后的蚁群算法可综合考虑更多影响旅客旅游体验的因素,从而使规划出的旅游路径为旅客带来更良好的旅游体验。     

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。     

一种物流优化的蚁群算法设计

物流配送中求最优解是一类典型的NP难问题,具有很高的时空复杂性。目前,还没有较完善的算法能在一定的时间限制内快速地寻到问题的最优解,只能尽可能地在规定的时间内寻到问题的近似最优解。由于蚁群算法具有鲁棒性和正反馈等特点,因此它被成功运用到物流配送问题的求解中。根据蚁群算法存在的一些缺陷,如搜索时间长、过早收敛等,采用OOP进行优化。通过实验,验证了改进算法的性能。     

蚁群算法研究综述

研究分析了基本的蚁群算法原理，主要介绍了蚁群算法的发展历史和特点，综合了近期关于蚁群算法研究。在阐述了蚁群算法的研究现状基础上，最后指出了它的优点和问题，对蚁群算法推广应用具有重要意义。     

基于自适应蚁群算法的旅行商问题的求解

提出一种解决旅行商问题的改进自适应蚁群算法.在传统蚁群算法的基础上,引入自适应算法进行种群初始化;从对选择策略的改进、蚁群信息量的全局修正和引入变异三个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力.     

几种解决TSP问题的蚁群算法的性能研究

文章对解决TSP问题的几种蚁群算法模型的性能进行了比较,得出了蚁群算法中参数如何对性能产生影响的分析报告．     

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。     

蚁群算法的研究进展及应用

介绍蚁群算法的原理及其特点,总结近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展,对比国内外的研究状况提出了自己的观点。     

蚁群算法的研究与展望

在介绍了蚁群算法的基本原理和特点之后,指出蚁群算法并不完善,重点分析了蚁群算法的改进机制和应用成果,并指出了改进算法的特点和优势,最后总结了蚁群算法的研究方向和发展趋势。     

基于蚁群算法在交通领域的应用综述

蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。从蚁群算法与实际交通问题的求解有很强直接对应特性出发,对蚁群算法在交通领域的应用进行全面综述。蚁群算法也可应用于交通过程建模、交通过程优化及导航、交通运输规划等交通领域。     

一种基于蚁群算法和C-Means算法的图像分割方法

针对传统C-Means算法在图像分割应用中的缺陷,本文提出一种蚁群算法(Ant Colony Optimization ACO)融合C-Means算法的图像聚类分割方法,它融合了C-Means算法和蚁群算法的优点,比传统的C-Means算法能得到更好的分割质量。实际图像分割试验结果表明该方法是一种良好的图像分割新方法。     

智能控制课程之蚁群算法教学方法探讨

根据智能控制课程特点和大纲要求,对智能控制领域所用到的蚁群优化算法内容的教学方法进行了探讨,研究了一些旨在引导和提高学生学习积极性的具体方法和措施。教学实践证明,该教学方法不仅可以提高学生的学习兴趣,而且还可提高学生学习的参与性。     

求解1-PDTSP问题的改进蚁群系统

提出了一种解决同类商品集送一体化旅行商问题（1-PDTSP）的改进蚁群系统.首先,根据1-PDTSP问题的特点,对蚁群系统中的信息素初始化和更新规则进行了改进,并采用“最优替换原则”解决停止现象;然后,设计了有载重约束的变量邻域搜索算法,以提高解的质量和加快收敛速度;最后,通过实例验证该算法在求解1-PDTSP问题时的求解质量和稳定性.结果表明：该算法求解质量高,稳定性好.     

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。     

基于改进蚁群遗传算法的排课问题研究

提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点.     

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。