首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献，搜索用时 578 毫秒
1.
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   

2.
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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
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   

5.
缩短游线可抽象为旅行商问题。本文依照基本蚁群算法求解旅行商问题,再通过研究最大最小蚁群算法分析证明通过改进蚂蚁的路径选择机制和信息素更新机制,可有效提升算法性能。最后,本文将这种改进的蚁群算法应用到庐山TSP问题的求解中,得到一条经过庐山各景点一遍且仅一遍的最短旅游路线,希望能够为庐山旅游活动规划提供决策支持。  相似文献   

6.
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   

7.
以旅游路线规划中蚁群算法所存在的收敛性不佳等问题为着眼点,提出了以伪随机比例规则以及适应值优化蚁群算法为基础的旅游路线规划模型。首先进行提升优化,这一步骤主要是依据蚁群算法中奖罚机制的伪随机比例进行的,并加强最佳路径上的信息素来参数训练蚁群算法,并衡量解的好坏,衡量依据是适应值的大小。通过仿真实验可以发现,本文对蚁群算法进行改进后,其收敛性能得到了提高,并且更有利于在旅游路线规划中应用。  相似文献   

8.
崔静 《科教文汇》2008,(24):266-266
本文从四个方面阐述了动态规划求解最优化问题的优越性,第一是易于确定全局最优解,第二是能得到一族解,有利于分析结果,第三是能利用经验,提高求解效率,第四把动态规划与其他算法相比较。文章还简要介绍了动态规划算法的不足之处。为建模时选择规划方法提供了重要依据。  相似文献   

9.
在一般的云计算作业调度算法中普遍存在因为执行作业增多而导致的执行速度较慢的问题。本文以此入手提出了以蚁群算法位基础的改进后的GT算法。改进后的算法首先初始化各个参数,之后借助于GT算法来寻求初始信息素,并把它变为蚁群算法的启发式信息。接着采用蚁群算法进行构造个体解和求解目标函数值的操作,最后进行任务调度工作。仿真试验结果表明,本文提出的基于蚁群算法的改进GT算法在云计算海量作业调度优化中,表现出了比标准GT算法更快的响应速度、更低的负载和更快的执行速度。  相似文献   

10.
本文针对当前Ad Hoc网络路由的特点,在Ad Hoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法.该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现"分而治之"的思想.实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势.  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
为了提高传统的蚂蚁算法求解的质量,本文对传统的蚁群算法中的信息素进行动态的自适应调整,提出了一种新的自适应蚂蚁算法。实验结果表明该算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。  相似文献   

13.
提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。  相似文献   

14.
通过分析交通路径的特点,给出求解车辆路径问题(VRP)的改进的蚁群算法.该算法通过引入启发因子和参数自适应调整,加速了收敛效率,改善了全局搜索能力,最终数值例子表明本文所提算法是可行的、高效的.对VRP问题有较好的求解效果。  相似文献   

15.
邓灵斌  邵军 《情报探索》2014,(12):70-72
针对复杂工作环境中的自动化仓库路径规划和协作问题,根据蚁群算法在路径选择上可以很快找到最短路径的特征,提出运用蚁群算法,建立自动化仓库路径规划模型,并进行模拟研究,得到最短路径解,同时也进一步验证了蚁群算法的有效性和实用性。  相似文献   

16.
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.  相似文献   

17.
蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大。在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合。实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解。  相似文献   

18.
陈旋  郑力 《科技通报》2013,29(2):42-44,47
原油调度问题是一类很难求解的非凸混合整数非线性规划问题.本文提出基于改进多参数解聚技术的全局优化算法,能在较短时间内求得上下界相对间距很小的解,求解结果的准确性及求解效率得到极大提高.  相似文献   

19.
268A;A002_68冉     
化问题张璐;张庆祥;延安大学数学与计算机科学院,延安大学数学与计算机科学院 陕西延安716000,陕西延安716000优化;;分层蚁群算法;;全局最优提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。A Hierarchic Ant Colony Algorithm for OptimizationZHANG Lu,ZHANG Qing-xiang (Dept.Mathematics and Computer Science,Yan'an Uuiversity,Yan'an,Shannxi 716000)Ant Colony Algorithm(ACA) is brand-new bionic simulated evolutionary algorithm,which has been applied to many fields.Ant Col  相似文献   

20.
杜玟谛  张虹 《科技风》2023,(7):153-156
针对危险化学品运输存在的事故风险和事故成本比较大的问题,考虑危险化学品的运输特殊性,构建一个危险化学品运输的车辆路径优化模型,利用改进蚁群算法和进行模型求解。以京F公司的13个客户作为配送点,根据每个配送点的地理位置坐标、需求量、危险品运输车辆禁行路线等数据,分别采用基本蚁群算法和改进蚁群算法对运输路径进行优化,实验结果证明改进后的蚁群算法有效降低了京F公司的危险化学品运输的物流成本,保证蚁群在搜索路径时快速收敛。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号