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人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算汝在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP,VRP,QAP,JSP等典型问题的一种新型的强有力算法.本文对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法以及应用等进行了系统的论述. 相似文献
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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. 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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TSP(旅行商问题)是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法(ACA)的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。 相似文献
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数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。 相似文献
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随着计算机技术的日新月异,一些新的仿生优化算法像蚁群算法得到了迅速发展和广泛应用。本文在蚁群算法中引入遗传变异操作,并对蚁群算法做了改进。实验结果表明此方法行之有效。 相似文献
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在基本蚁群算法的基础上引入分段函数及柔性伸缩机制,对蚁群算法中转移概率的调节因子的取值以及信息素全局刷新方式加以改进,提高了蚁群算法搜索全局最优解的能力以及收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用于配电网规划问题,通过具体的算例验证表明,在相同的情况下,新方法比基本蚁群算法在搜索全局最优解和收敛速度方面有所提高,说明了新方法的可行性与有效性。 相似文献
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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. 相似文献