改进蚁群算法在系统可靠度最优冗余分配的应用

针对蚁群算法在解决NP困难时所存在的极易陷入局部最优值和搜索时间过长的问题,在蚁群算法基础上重新设计状态转移规则和信息素更新规则。实验研究表明:改进后的算法可以有效解决最优冗余分配问题,同时可以在相对短的时间内找到问题的最优解。     

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%.      

蚁群算法在语音识别中的应用研究

提出了一种新的基于蚁群算法的语音识别中的动态时间规划方法——蚁群动态时间规划算法，并详细介绍了其基本原理、信息素更新规则，给出了系统流程图。经过理论分析与实验测试，证明了蚁群算法在这个系统中比传统的DTW算法更能提高识别率且更有效率。     

一种改进的求解QoS多播路由问题的蚂蚁算法(英文)

为了克服基本蚂蚁算法收敛速度慢、容易早熟和陷入局部最优解的缺陷,提出了一种求解QoS多播路由问题的改进型蚂蚁算法.该算法采用相遇蚂蚁策略来加快搜索速度,采用最优解更新和信息素自适应控制策略来避免出现停滞现象.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

带中转设施的垃圾收集VRP的改进蚁群算法

为减少城市垃圾的收运成本和各车辆路径之间的重叠区域,设计了一种具有聚类策略、改进全局信息素更新规则和交叉算子的多重蚁群算法.用该算法求解2个标准算例,一个达到目前已知的最优解,另一个偏离度为2.13%.此外,还对含有不同规则的蚁群算法进行了比较.结果表明:与不带聚类策略的蚁群算法相比,该算法求解的路径最佳,其长度缩短4.90%,紧凑度降低83.33%;不同转移更新规则的贡献程度从大到小依次是:带块可见度的聚类策略、全局信息素更新规则和交叉算子.     

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。     

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。     

改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题的特点,设计了一种双层编码和解码的方法,在一定程度上扩大了可行解的搜索范围,为了克服传统免疫算法在初期收敛速度慢的问题,在算法的早期应用特定的变异算子,以期提高收敛速度,为避免算法陷入局部最优解,在算法后期,利用模拟退火算法的随机扰动性,引导算法跳出局部最优解,同时还引入了免疫记忆,运用精英保留策略预防最优解的丢失,最终提出了一种改进的混合免疫算法.通过仿真结果表明了该算法在解决混合流水车间问题上的可行性和有效性.     

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...     

带回程取货的逆向物流车辆路径建模及其蚁群算法

对逆向物流车辆路径问题进行了概述和分类,构建了以VRPPDTW为基础的带回程取货的逆向物流车辆路径数学模型,设计了求解该模型的最大-最小蚁群算法,对设计要素进行了详细介绍,包括初始蚁群分布,状态转移策略,以及信息素更新策略等,并给出了具体的算法步骤. 最后,以Solomon中的R101、R102、R103、R104和R105等5项示例为背景,分别取前25节点和50节点,以取货点的取货量比例分别占全部客户节点需求量的10％、30％、50％取货,得到30个算例的计算结果,并将其与Tangian和模拟退火等计算结果进行了比较,结果表明最大-最小蚁群算法在某种程度上优于其他算法     

考虑弹流润滑的圆柱滚子轴承多目标智能优化设计

基于弹性流体动力润滑理论,以额定动载荷最大和膜厚比最大为目标函数,通过对圆柱滚子轴承多目标优化数学模型的研究,应用退火罚函数方法将其转化为无约束单目标优化问题.采用遗传算法求解含连续及离散变量的优化设计问题,同时针对遗传算法的局限性,采用了实数编码,调整了适应函数,设计了基于确定性准则的杂交算子和变异算子,借鉴了优解保留策略,结合模拟退火算法,形成了遗传模拟退火算法,该算法发挥了模拟退火与遗传算法各自的特点.算例表明了该优化方法的有效性.     

城市交通连续平衡网络设计问题的GASA混合算法

通过建立城市交通连续平衡网络设计问题的双层规划模型,提出的一种基于遗传算法和模拟退火算法的GASA混合算法,经实例验证其与单一算法相比,具有较高的精确度,且最优解的性能指标有很大改善,在解决大型网络设计问题方面具有明显优势。     

基于铁路客票价格问题的混合优化策略算法

混合智能算法和双层规划模型在城市交通领域已得到了广泛的应用,且实际效果显著。本文采用基于遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的GASA混合优化策略求解铁路客票价格问题的双层规划模型,并用一个简单的算例表明：本算法在求解该双层规划方面更好发挥了智能搜索的优势,具有更高的效率和可信度。     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全,对终端区着陆飞机进行有效的排序,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,以人工鱼群算法为基础,融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想,形成混合人工鱼群算法,对着陆飞机排序问题进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明:与先到先服务相比,使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9·3%和48·0%,计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比,求解的延误与时间最小,因此,提出的混合算法可行。     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

三峡葛洲坝联合通航调度的混合整数规划

联合通航调度计划问题就是如何保持长江三峡大坝和葛洲坝之间的船舶航行的通畅有序,它是一个十分复杂的多目标组合优化问题.文中采用一个具有双服务台5个批处理服务器的开放多类排队网络来描述该调度系统,在此基础上建立起一种基于离散时间域的多目标混合整数非线性规划模型,提出一种基于启发式变异策略的模拟退火算法,能在有限的计算时间内得到较优的调度计划,并针对实际通航数据的测算,验证了该算法的有效性.