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相似文献
 共查询到20条相似文献，搜索用时 703 毫秒
1.
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   

2.
为了有效求解TSP问题,提出一种融合蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法思想的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,在选择下一个城市时采用局部搜索策略避免陷入局部最优,在每次循环结束时用演化交叉策略优化得到的全局最短路径,从而提高求解TSP问题的求解精度及收敛速度。TSPLIB中不同规模的TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性。  相似文献   

3.
针对快递派送问题,提出了一种基于蚁群算法求解最短路径的方案。通过对旅行商问题的研究,将蚁群算法应用到快递派送问题上,解决了快递派送路线的先后顺序。结果表明,应用蚁群算法能够更好地求出快递派送的最短路径,提高了快递派送的效率。  相似文献   

4.
杨剑峰  蒋静坪 《科技通报》2006,22(4):553-556
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   

5.
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   

6.
物流配送路径优化是个复杂的强约束优化问题,该问题的解决对降低配送成本有重要意义。本文将近年新出现的蚁群算法应用于物流配送的路径优化问题,设计了求解物流配送路径优化问题的蚁群算法。通过对应用实例的仿真计算,结果表明该方法对物流配送路径优化是实用和有效的。为解决物流配送路径优化问题提供了一种新的随机搜索寻优的有力手段。  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
介绍了一种求解复杂优化问题的启发式算法--蚁群算法,并列举了其在部队物流管理中的应用案例.该方法通过模拟蚁群对"信息素"的控制和利用进行搜索食物的过程,达到求解最优结果的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易与其它方法结合等优点,适用于解决组合优化问题,包括运输路线优化问题.  相似文献   

10.
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   

11.
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   

12.
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   

13.
基于遗传算法的最短路径问题求解实现   总被引：1，自引：0，他引：1  
文章应用遗传算法求解图论中的最短路径问题,并给出了该算法在解决这一问题的具体实现,使用该算法可以很快地求出一批最短路径集。  相似文献   

14.
詹士昌  徐婕  吴俊 《科技通报》2004,20(2):138-141
蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质．研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略，针对SISO离散时不变控制系统，在给出了加权矩阵Q与状态反馈阵K的取值范围确定方法的基础上，应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型求解了离散LQ逆问题。仿真结果表明蚁群算法在求解控制优化问题中的有效性。  相似文献   

15.
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   

16.
基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题   总被引：1，自引：0，他引：1  
物流定单派送问题是现代物流配送服务的关键环节之一,需要设计一个快速有效的求解算法。为此,构建了物流定单派送路径优化问题的数学模型,设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题。仿真试验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决物流定单派送问题的有效算法。  相似文献   

17.
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   

18.
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   

19.
研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。  相似文献   

20.
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。  相似文献   

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