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介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。 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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本文针对一维、二维多选择整数背包问题的教学模型,采用动态规划和蚁群算法对其进行求解,并对蚁群算法作了适当的改进.随机数据实验表明,随着问题规模的扩大,动态规划算法的计算复杂度将急剧增大,造成求解困难,而基本蚁群算法及改进蚁群算法能够快速有效地求得问题近优解,且改进蚁群算法解的质量比原算法平均提高了2.8%. 相似文献
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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。 相似文献
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以简单TSP问题为例描述了传统蚁群算法过程,提出了其存在的问题及解决该问题的方法.提出了复杂TSP问题的定义,结合改进后的蚁群算法提出了解决复杂TSP问题的方法.通过实验表明,改进后的蚁群算法能够用于解决复杂TSP问题. 相似文献
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针对分布式数字参考咨询系统(DDRS)的特点,在分析和设计分布式蚁群算法的基础上,将分布式蚁群算法融入DDRS中,利用移动的、分布的、相互协作的蚂蚁智能体及多Agent数据挖掘,对DDRS范例库数据进行挖掘.认为该方法能进一步提高DDRS检索的效率和智能性. 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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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。 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式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。 相似文献