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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
蚁群算法的参数优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了蚁群算法及其参数,找到了算法中蚂蚁个数与节点个数的关系,提出了两项参数改进方案--使用自适应调整q0参数和使用精英策略局部更新信息素,对蚁群算法进行优化.通过Matlab仿真试验分析,找出了参数的最佳取值范围,使得新的蚁群算法能以较快的速度找到较优的路径,提高了蚁群算法的效率.  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
《嘉应学院学报》2017,(2):18-23
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.  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。  相似文献   

6.
通过对蚁群算法、加权策略、分布估算算法等进行研究和分析,首先提出将加权策略应用于蚁群算法的信息素更新,有效地提高了算法的全局收敛速度,然后将蚁群算法与分布估算算法进行融合,从而避免了由于信息素的正反馈机制而陷入局部最优的问题,仿真实验表明该算法在收敛速度及最优路径求解方面有较好的改进。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。  相似文献   

12.
文章通过对蚁群算法的基本原理和工作机制的介绍,蛋白质结构折叠问题的重要性分析,蚁群算法如何运用在蛋白质折叠问题中三个方面阐述蚁群算法的功效。从而进一步探讨蚁群算法作为一种优化算法的实际应用。  相似文献   

13.
提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。  相似文献   

14.
蚁群算法的原理及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

15.
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  相似文献   

16.
混流车间作业调度是实际生产环节中的一个重要问题,也是制造系统生产管理的核心,同时实际的生产系统是一个动态生产环境.文中提出蚁群动态调度算法,通过实例具体分析并且跟传统的启发式算法相比较,实验结果证明蚁群动态调度算法对混流车间作业调度问题有较优的加工路径.  相似文献   

17.
机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域,主要研究机器人依据某个或某些优化原则,在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究,主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene  相似文献   

18.
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.  相似文献   

19.
蚁群算法是一种新型启发式优化算法,其作为一种全局搜索算法,能够有效地避免局部极优.本文建立了发电机电磁回路参数聚合中频域拟合法的优化模型,提出利用蚁群算法寻找多台发电机电磁回路的聚合参数,并将寻优结果与利用梯度算法寻优的结果相比较,验证了蚁群算法在发电机参数聚合中的有效性.  相似文献   

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