共查询到20条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
余慧 《湖北第二师范学院学报》2012,(8):9-12
由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。 相似文献
2.
针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献
3.
4.
蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。 相似文献
5.
6.
7.
方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
8.
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
9.
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
10.
针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。 相似文献
11.
提出了一种解决无线传感器网络覆盖问题的能量有效性启发式机制.该机制在节能的前提下,实现了对目标监控区域的完全覆盖,且覆盖精度与目标的重要性级别成正比关系.机制的实现运用了蚁群优化算法,算法的设计过程采用了新颖的启发式因子构造方法和基于评价函数的全局信息素更新规则,由此,人工蚂蚁被赋予了对目标监控区域的覆盖状况和对传感器网络区域能量状况的自适应感知能力,并通过增加优化解集中节点上的信息素量,加速求取最优解的收敛过程.最后,蚁群在迭代优化的基础上构建出解决无线传感器网络覆盖问题的健壮优化解,该优化解能够在能量有效性的基础上具备良好的覆盖有效性和较长的生命周期. 相似文献
12.
尽管蚁群优化算法（ACO）在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈．为了确保资源利用完成时间最小化和完成用户指定的最终期限延迟最小化,找到一个优化的调度方法,在计算网格中针对资源分配和调度提出了基于蚁群优化和遗传操作的混合方法． 相似文献
13.
针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法|在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。 相似文献
14.
席先杰 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(6):30-31,35
车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。 相似文献
15.
指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化(ACO)算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。 相似文献
16.
YE Zhi-wei 《教育技术导刊》2007,(13)
针对传统C-Means算法在图像分割应用中的缺陷,本文提出一种蚁群算法(Ant Colony Optimization ACO)融合C-Means算法的图像聚类分割方法,它融合了C-Means算法和蚁群算法的优点,比传统的C-Means算法能得到更好的分割质量。实际图像分割试验结果表明该方法是一种良好的图像分割新方法。 相似文献
17.
Flow shop rescheduling problem under rush orders 总被引：1，自引：0，他引：1
INTRODUCTION Rescheduling problem in manufacturing system is considered as a particularly hard combinatorial optimization problem,closely related with uncer-tainty caused by exterior business environment and interior production conditions.Production resched-uling is a common practice in manufacturing compa-nies all over the world.Four sources of production disturbances have been identified:(1)incorrect work;(2)machine breakdowns;(3)rework due to quality problem;and(4)rush orders(Rangsarit… 相似文献
18.
基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题 总被引：1，自引：0，他引：1
最大团问题是经典的NP-hard问题,对该问题求解方法的研究在理论上,实践上都具有一定的意义。蚁群算法已成功地求解许多组合优化难题。本文使用分治法,将图分解成子图,对各子图应用蚁群算法求解,并根据目前求得的最优解的值对各个子图进行剪枝,去除对求解没有意义的点,提出基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题的算法。它减小了问题的求解规模,使求解容易。实验取得了较好的结果。 相似文献
19.
Swarm intelligence approaches, such as ant colony optimization (ACO), are used in adaptive e-learning systems and provide an effective method for finding optimal learning paths based on self-organization. The aim of this paper is to develop an improved modeling of adaptive tutoring systems using ACO. In this model, the learning object is personalized based on learning and solving problem styles. The purposed algorithm, based on ACO, generates the adaptive optimal learning path. The algorithm describes an architecture which supports the recording, processing and presentation of collective learner behavior designed to create a feedback loop informing learners of successful paths towards the attainment of learning goals. The algorithm parameters are tuned dynamically to conform to the actual pedagogical process. The article includes the results of implementation and experiment represent this algorithm is able to provide its main purpose which is finding optimal learning paths based on learning styles and improved performance of previous adaptive tutoring systems. 相似文献
20.
陈晓梅 《广东技术师范学院学报》2006,(4):68-70
蚁群算法来源于对蚂蚁群体搜索行为的追踪研究,其基于信息素的正反馈特性有助于快速找到最优解。但蚁群算法也有不足之处,主要表现在当问题规模较大时,容易陷入局部最优化从而导致算法过早停滞。本文以旅行商(TSP)问题为基准,介绍了蚁群算法的原理,然后讨论了三种改进策略,主要表现在对其关键因子———信息量增量进行调整,这些改进策略有效地改善了蚁群算法过早停滞的现象。 相似文献