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物流配送路径优化是近年来物流领域的重点研究问题.本文针对传统Dijkstra算法在处理结点数较多的应用时存在计算时间和存储空间较大的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法的物流配送路径优化算法,构建了物流配送的优化模型,阐述了改进的蚁群算法在物流配送路径优化中的实现.实验结果表明,本算法在物流配送路径优化中是行之有效的. 相似文献
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电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化是一个较复杂、多目标、非线性混合规划问题。基于配电网无功优化所面临的困难,本文将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中。最后通过对配电网33节点系统无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。 相似文献
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移动网络优化问题是一个NP难问题,所以它并不能保证在合理的运行次数里就找到最优的方案。常用的人工智能求解优化问题有遗传算法、蚁群算法和禁忌算法。相对于这几种算法在离散对象的组合优化问题中优势比较明显,而禁忌算法更容易跳出局部极值从而能在更大的范围内寻找到一个较优解。我们开发的基于禁忌算法的长沙移动网络优化软件,通过科学分析采集的数据,从而解决话务阻塞和掉话问题,优化了网络,提高了长沙移动的网络质量。 相似文献
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基于多目标鱼群-蚁群算法的水资源优化配置 总被引：2，自引：2，他引：0
为了解决复杂的水资源优化配置问题和丰富智能优化方法在水资源优化配置中的应用,建立了以经济、社会、环境综合效益最大为目标的水资源优化配置模型和多目标鱼群-蚁群算法。经济效益以区域供水带来的直接经济效益最大为目标;社会效益以区域总缺水量最小为目标;生态环境效益以区域重要污染物排放量最小为目标;约束条件包括供水、需水、水环境和经济发展协调度等。多目标鱼群-蚁群算法融合了人工鱼群算法的快速跟踪变化和跳出局部极值优点以及蚁群算法的信息素正反馈优点,并将人工鱼群算法中的拥挤度概念引入到蚁群算法中,避免了蚁群算法初期可能早熟的问题。通过实验仿真,此算法具有较快的收敛速度和较高的寻优性能,能有效地找到优化解,从而为解决复杂的水资源优化配置问题提供了新的思路。 相似文献
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提出了一种用离散模型逼近连续模型进而求解连续域上的优化问题的蚁群优化算法Binary-ACO,并将Bi-nary-ACO与经典BP训练算法进行混合（LMBP和SDBP）应用于多层感知机的训练问题中,并在3个测试数据集上进行对比实验。实验结果证明单一蚁群优化算法作为一种通用的优化算法在前馈神经网络训练问题中的性能无法与经典的BP算法相比较,但是蚁群优化算法和BP经典训练算法结合的混合算法表现性能优良。两种混合算法（Bi-nary-ACO-sdbp和Binary ACO-lmbp）都获得了相当良好的解,特别是Binary ACO-lmbp这种算法不仅比单一的蚁群优化算法的性能上有相当的提高而且也优于经典的BP算法。 相似文献
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旅行商问题(TSP问题)是运筹学中一个十分典型的组合优化问题。TSP问题看似简单,但是解决起来十分复杂、困难,采用传统的、一般的算法是很难求出问题的最优解的。蚁群算法是根据蚂蚁寻找食物的行为模拟出来的新型仿生算法,可以用于解决复杂的组合优化问题。 相似文献
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混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中.本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式.实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局收敛性,并加快了收敛速度. 相似文献
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智能算法已经成为解决大规模组合优化问题的有效方法,但每一种算法又有各自的适用域和局限性,因而算法融合的思想便开始被研究应用,大量研究也表明算法的混合策略有更高的优化效率。首先阐述目前常用的几种智能算法思想,分析各自优缺点,继而针对单一算法的不足,探讨了几种算法混合优化策略思想,最后对进一步的研究做出展望。 相似文献
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给出一种结合梯度法和正交遗传算法的混合算法。实验表明,它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,能更有效地求解函数优化问题。 相似文献
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多目标优化问题是一类很普遍的问题。演化算法是一种通过模拟自然界的生物演化过程搜索最优解的方法,用于求解多目标优化问题有其独特的优势。系统介绍了多目标演化算法特点、需要解决的关键问题、算法框架、算法实现及应用趋势。 相似文献
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TSP问题是一类典型的NP完全问题,禁忌搜索算法是解决此类问题的智能优化方法之一。文章在研究了禁忌搜索算法的基本原理和算法步骤的基础上,建立了求解TSP问题的数学模型,设计了一个求解TSP问题的禁忌搜索算法程序,并进行了实验测试,实验结果表明,禁忌搜索算法能够有效地解决TSP问题。 相似文献
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针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论:在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、高效。 相似文献