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相似文献
 共查询到20条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
针对蚁群算法在机器人路径规划中易陷入局部最优问题,提出首先利用蚁群算法寻找移动路径,然后采用模拟退火算法进行迭代,并加入回火机制消除局部最优,有效提高蚁群算法的全局搜索能力。仿真研究表明,模拟退火-蚁群算法在机器人路径搜索上可得到较短路径。  相似文献   

2.
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   

3.
本文介绍了一种蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）在直升机航路规划中的应用,给出的n个目标点的坐标信息,利用蚁群算法计算出最短路径;并利用MFC生成最优路径。该方法直观、有效;经过多次的实验论证,有着较高的应用价值。  相似文献   

4.
针对基本蚁群算法在机器人路径规划中盲目性大、效率低以及易陷入局部最优等缺陷,提出一种在蚁群算法中修改信息素初始值、改进全局信息素更新方式以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方案,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方案能缩小最优路径的查询范围,降低发现最优路径所需的循环次数,有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。  相似文献   

5.
基本蚁群算法直接应用在QoS组播路由时,容易产生局部最优路径,并且收敛速度较慢,本文对基本蚁群算法的状态转移规则和信息素的更新方式进行改进,并把改进的蚁群算法应用到QoS组播路由中,提出了基于改进蚁群算法的QoS组播路由方案,仿真实验表明,改进后蚁群算法的性能明显优于基本蚁群算法。  相似文献   

6.
如何更好地进行资源调度一直都是云计算的研究方向,本文针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法融合到蚁群算法中得到混合算法(ACA-GA),在蚁群算法的初始解的过程中采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作得到有效的初始解;其次,对蚁群算法中的路径选择设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率;最后针对挥发因子的改进使得信息素的更新的效率得到提高。本文算法通过经典测试函数证明算法的性能有了明显的提高。Cloudsim平台说明本文算法在云计算的资源调度中降低了消耗的时间和花费成本,具有一定的推广价值。  相似文献   

7.
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   

8.
在基本蚁群算法的路径规划中,存在容易陷入局部最优解和搜索时间长等缺点,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法。初始时刻为了使蚂蚁扩大搜索范围,避免陷入局部最优,引入了分段函数,采用状态转移概率和分段的组合优化方法平衡各路径信息,而在搜索一定区域后,为了加快收敛速度引入导引函数。并针对边界障碍提出了回退策略。仿真结果表明,在栅格地图模型中,该算法能迅速地避开障碍,找到最优路径。  相似文献   

9.
王丽  于晓敏  邓文新 《科技通报》2010,26(3):417-420
蚁群算法具有收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点。本文以最大-最小蚁群算法和基于变异蚁群算法思想为基础,在通过蚁群算法得到局部最优解后,引入特殊因子回溯的算法来寻找位于局部最优解附近的最优解。仿真实验证明,特殊因子回溯算法应用于寻找最优解问题是有效的。  相似文献   

10.
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   

11.
组合预测能够充分利用已知信息，从而提高预测精度。在组合预测中，权重的确定非常重要。提出一种新的求解组合预测加权平均系数的方法。依据最小二乘准则构造目标函数，并将改进的蚁群算法用于求解组合预测中的加权平均系数。将该方法运用到我国R＆D经费投入预测中，从而证明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

12.
李永捷  周冬梅  鲁若愚 《预测》2007,26(6):36-41,47
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,其模拟的是蚁群依赖信息素进行通信,通过对候选解组成的群体的进化来寻求最优解。本文通过引入蚁群理论来解释和分析劳动力在劳动市场中如何实现其就业搜寻过程,以及在搜寻过程中就业服务机构如何通过控制就业成本,调整网络信息素来实现对整个劳动力市场的控制和优化。最后,本文还引入了成都市劳动力资源调查活动中的相关数据对本文中的模型进行了验证分析,分析结果表明劳动力就业搜寻通过劳动服务机构的调节,缩短了成功就业搜寻时间。  相似文献   

13.
Appropriate routing in data transfer is a challenging problem that can lead to improved performance of networks in terms of lower delay in delivery of packets and higher throughput. Considering the highly distributed nature of networks, several multi-agent based algorithms, and in particular ant colony based algorithms, have been suggested in recent years. However, considering the need for quick optimization and adaptation to network changes, improving the relative slow convergence of these algorithms remains an elusive challenge. Our goal here is to reduce the time needed for convergence and to accelerate the routing algorithm's response to network failures and/or changes by imitating pheromone propagation in natural ant colonies. More specifically, information exchange among neighboring nodes is facilitated by proposing a new type of ant (helping ants) to the AntNet algorithm. The resulting algorithm, the “modified AntNet,” is then simulated via NS2 on NSF network topology. The network performance is evaluated under various node-failure and node-added conditions. Statistical analysis of results confirms that the new method can significantly reduce the average packet delivery time and rate of convergence to the optimal route when compared with standard AntNet.  相似文献   

14.
蜂群优化算法在带软时间窗的车辆路径问题中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  
杨进  马良 《预测》2010,29(6)
本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法.通过计算若干benchmark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法的相应解作比较与分析,验证了算法的有效性.蜂群算法是刚刚起步的智能优化算法,目前国内外关于蜂群算法的文献较少,研究范围较窄,故本文不仅是拓宽蜂群算法应用范围的有效尝试,同时也给本身求解方法不多的软时间窗车辆路径问题提供了一种新解决方法.  相似文献   

15.
朱旭燕  李原洲 《科技通报》2011,27(2):220-223
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   

16.
微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景、基本算法、算法流程、算法参数,同时基于pso算法的基础上探讨在多目标下如何实现资源更有效地分配,从整体角度出发来考虑单个项目对其他正在进行的项目的影响和实施期间资源的可得性,以最合理的资源配置来满足项目中各个分目标,以达到最好的整体项目效益,为多目标下的多资源配置问题初步建立了模型.  相似文献   

17.
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   

18.
黄军伟  何元飞  张艳晓  董金明 《中国科技信息》2011,(15):209+211-209,211
首先,在叙述蚁群算法存在的问题后,提出了本文中的基于方向夹角的蚁群算法。然后,本文用西安市交通道路网络数据对基于方向夹角的蚁群算法进行了实验。结果表明,本文中改进的蚁群算法具有寻优能力强,收敛速度快,参数设置稳定的优点。  相似文献   

19.
侯丽萍  石磊 《科技通报》2012,28(5):159-162,166
根据遗传算法和人工蜂群算法各自特点,在遗传算法框架上,利用人工蜂群算法中跟随蜂选择\搜索策略,代替遗传算法中的变异操作,提出一种基于人工蜂群算法跟随蜂选择\搜索的混合遗传算法,并应用到0-1背包问题中。实验结果表明了该算法的有效性。  相似文献   

20.
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   

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