基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

车辆路径问题的最大-最小蚁群算法研究

蚁群算法能很好地解决车辆路径问题，但算法搜索时间长，易出现停滞现象。通过对蚁群算法的改进和调整，构造出最大一最小蚁群算法，实例验证该算法能更快地收敛到全局最优解。     

长江干线LNG动力船加注站选址研究

针对长江干线LNG动力船加注站的选址问题,将改进(引入遗传变异)的蚁群算法和聚类分析进行结合,聚类分析可以解决选址问题中的不确定性和模糊性,而引入遗传变异的蚁群算法又可以有效地解决传统聚类分析因初始点选取不当易陷入局部最优解的问题。实例验证表明:基于遗传变异的蚁群聚类与普通蚁群聚类分析相比缩短了迭代次数,减少了计算量,与传统聚类分析相比更接近于全局最优。     

第Ⅰ类双边装配线平衡问题的改进蚁群算法

为克服传统算法求解大规模双边装配线平衡问题计算时间长、性能不稳定的缺陷,针对第Ⅰ类双边装配线平衡问题,应用综合信息素搜索规则与全局信息素更新规则,提出了一种先产生任务排列序列、后按启发式分配规则产生可行解的蚁群算法,可有效脱离陷入局部最优解.用改进蚁群算法对30个不同规模的问题进行求解,并与标准蚁群算法和禁忌搜索算法进行了对比.结果表明:改进蚁群算法求出29个最优解,比普通蚁群算法、禁忌搜索算法分别能多求得6个和3个最优解;应用于汽车双边装配线算例,在保持平衡效率的条件下,改进蚁群算法计算时间为21.01 s,比普通蚁群算法减少了9.14 s,计算效率提高了30.3%.      

基于混合蚁群算法的车辆路径问题研究

为了求解车辆路径问题,设计了一种结合节约算法和邻域搜索算法的混合蚁群算法,该算法改善了标准蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解的问题。首次引入节约算法以提高初始解的质量,使得蚁群算法在较优的路径中进行搜索,从而更有效地收敛到最优解;运用最大最小蚂蚁系统控制路径的信息素,避免算法陷入局部最优解;采用邻域搜索算法优化某阶段最优解的子路径。应用该混合蚁群算法对VRPLIB数据库实例进行了运算,取得了较为满意的结果。     

基于改进蚁群算法的高速公路疏散路径研究

根据高速公路应急疏散的特点,在交通分配中应用改进蚁群算法模型。首先引入路段交通量和通行时间函数作为算法转移规则的一部分,从而在进行搜索时优先考虑容量大和通行时间较短的路径。其次通过实验分析蚁群算法参数对计算结果和收敛速度的影响,给出了最优的参数组合。最后将最优参数组合应用于改进蚁群算法中,并通过仿真实验将改进蚁群算法与基础蚁群算法的路径搜索结果进行对比。结果表明:采用最优参数组合的蚁群算法不但加快了搜索速度,而且优化了全局最优解,通过基于GIS的高速公路应急疏散系统进行路径分析,得到系统最优的可视化疏散路径。     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

双向蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种全局路径规划的双向蚁群算法。通过双向搜索策略改进蚁群算法,设计相遇机制求解更多可行路径,提高算法全局搜索能力;引入奖惩因子分别扩大和减小双向搜索后的较优路径和较差路径对信息素浓度的影响,加快求解最优路径的速度;最后在Matlab中模拟无人驾驶车环境,随机生成不同地图面积和障碍物出现率的车辆仿真栅格地图,比对传统蚁群算法和双向蚁群算法的实验效果。结果表明:双向蚁群算法的迭代次数和求解时间明显减少,在加快收敛速度、提高全局搜索能力以及避免局部最优方面有较大改进。     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。     

蚁群算法在解决空中交通飞行冲突中的应用

本文主要研究了蚁群算法在解决空中交通冲突问题中的应用。首先对空中交通冲突解决问题的研究背景以及研究现状进行了系统的概述,随后建立了相关的数学模型,将空中交通飞行冲突问题转化为有约束的非线性整数规划问题,并设计了基于蚁群算法的求解思路。最后的仿真计算证明该方法在较短时间内能提供多种不同的有效的冲突解决方案。     

基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,城市公交线网模型优化是一个复杂的非线性组合优化问题.本文将蚁群算法用于城市公交线网模型优化问题的研究,建立了城市公交线网的数学模型,该模型以乘客公交总出行时间最短与公交运营投入最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法.算例证明了该算法在城市公交线网优化中应用的可行性和有效性.     

基于蚁群优化的前向神经网络

提出了一种新的神经网络学习方法.利用蚁群算法学习神经网络,克服了传统BP算法的不足.同时,针对蚁群算法主要用于组合优化的应用特点,对其进行了改进.将离散的信息素分布矩阵及概率分布矩阵拓展为连续的信息素分布函数和概率分布函数.将搜索的范围扩展到连续区域.使得新算法兼具了蚁群算法的全局快速寻优能力与神经网络的广泛映射能力.通过实例证明了该方法的有效性和快速性.     

混合蚁群算法求解物流配送路径问题

蚁群算法具有较强的发现较好解的能力，但同时也存在一些缺点，如容易出现停滞现象、收敛速度慢等．将遗传算法和蚁群算法结合起来，在蚁群算法的每一次迭代中，根据信息量选择解分量的初值，使用变异操作来确定解的值．通过实例与其他优化方法的结果进行比较．结果表明，该算法有较好的收敛速度及稳定性．     

车间配送路径优化的研究

路径优化问题是车间配送系统中重要的环节之一,最短路径的选择决定着配送效率.但随着问题规模的扩大,很难精确求解.实验表明采用蚁群算法来解决路径搜索问题,能有效地发现最优解.     

一种改进蚁群优化算法的仿真研究

针对蚁群优化算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、参数设置复杂等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法,研究了伪随机比例转移规则中参数 的取值方法,并对信息素的取值方式和信息素的更新规则进行了改进。最后以中国31个城市的旅行商问题和路径规划问题为实例,分别运用改进前后的蚁群算法进行了仿真研究。仿真结果表明：改进之后的算法不仅能够得到更好的解,更能显著地提高算法的收敛速度。     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的.