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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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蚂蚁算法是一种元启发式优化算法,研究表明其具有较强鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等特点,但是也存在一些不足。针对蚁群算法的不足,许多的学者提出了诸多的改进算法,通过对改进算法的研究发现对改进策略的研究是非常必要的。文中对改进策略进行总结,为算法改进发展提供必要的参考。 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
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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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蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力. 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
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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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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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在一般的云计算作业调度算法中普遍存在因为执行作业增多而导致的执行速度较慢的问题。本文以此入手提出了以蚁群算法位基础的改进后的GT算法。改进后的算法首先初始化各个参数,之后借助于GT算法来寻求初始信息素,并把它变为蚁群算法的启发式信息。接着采用蚁群算法进行构造个体解和求解目标函数值的操作,最后进行任务调度工作。仿真试验结果表明,本文提出的基于蚁群算法的改进GT算法在云计算海量作业调度优化中,表现出了比标准GT算法更快的响应速度、更低的负载和更快的执行速度。 相似文献
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针对危险化学品运输存在的事故风险和事故成本比较大的问题,考虑危险化学品的运输特殊性,构建一个危险化学品运输的车辆路径优化模型,利用改进蚁群算法和进行模型求解。以京F公司的13个客户作为配送点,根据每个配送点的地理位置坐标、需求量、危险品运输车辆禁行路线等数据,分别采用基本蚁群算法和改进蚁群算法对运输路径进行优化,实验结果证明改进后的蚁群算法有效降低了京F公司的危险化学品运输的物流成本,保证蚁群在搜索路径时快速收敛。 相似文献
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