基于信息素适量更新与变异的高效蚁群算法 被引量：6

1

作者 龚本灿 李腊元 +1 位作者 蒋廷耀 汪祥莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期45-47,共3页

为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种高效的蚁群算法(EACA)。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;另外,它采用了一种启发式变... 为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种高效的蚁群算法(EACA)。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;另外,它采用了一种启发式变异方法对路径进行优化,以产生搅动效应,避免早熟。以TSP问题为例进行的实验结果表明:提出的算法优于ACA和ACAGA。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素更新规则 变异 TSP

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基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类 被引量：16

2

作者 吕琳 尉永清 +1 位作者 任敏 潘晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期114-117,共4页

传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定,就有可能导致低质量的聚类结果,针对这一缺点,提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层次聚类中下一个将要... 传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定,就有可能导致低质量的聚类结果,针对这一缺点,提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层次聚类中下一个将要合并的数据点,再利用信息素更新规则寻找聚类的最优路径,最后获得全局最优的高质量层次聚类结果。该优化算法在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果表明,相对于传统的聚类算法,该算法的准确率更高,聚类效果更好。 展开更多

关键词 凝聚型层次聚类 蚁群优化 状态转移规则 信息素更新规则 最优路径

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蚁群算法在冗余系统可靠性最优分配上的应用 被引量：9

3

作者 程世娟 卢伟 何平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期64-66,共3页

针对各种进化算法所存在的早熟收敛,易陷人局部极值点的缺点,采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相关的信息素更新规则,用蚁群算法解决元件可选择不同类型的最优冗余分配问题,实例仿真结果表明蚁群算法可以在相对短的时间内较... 针对各种进化算法所存在的早熟收敛,易陷人局部极值点的缺点,采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相关的信息素更新规则,用蚁群算法解决元件可选择不同类型的最优冗余分配问题,实例仿真结果表明蚁群算法可以在相对短的时间内较快的找到问题的最优解。 展开更多

关键词 蚁群算法 冗余系统分配问题 状态转移规则 信息素更新规则

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复杂系统可靠性冗余的蚁群优化算法 被引量：7

4

作者 程世娟 卢伟 何平 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期64-67,共4页

冗余技术是提高系统可靠性的有效方法。复杂系统的冗余优化设计是典型的non-deterministic poly-nominal问题,至今还没有很好的解决。用蚁群优化算法解决复杂系统可靠性冗余问题。把系统结构向量化,将复杂系统转化为分级网络,把信息素... 冗余技术是提高系统可靠性的有效方法。复杂系统的冗余优化设计是典型的non-deterministic poly-nominal问题,至今还没有很好的解决。用蚁群优化算法解决复杂系统可靠性冗余问题。把系统结构向量化,将复杂系统转化为分级网络,把信息素集中在网络的节点,作为节点对蚂蚁的吸引强度,指导蚂蚁在各级节点内搜索解向量的各级对应分量。采用与系统属性有关的罚函数,加快解的进化过程。仿真结果及与其他算法的比较表明算法的有效性。 展开更多

关键词 蚁群优化算法 复杂系统 信息素更新规则 冗余

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基于改进蚁群算法的三维路径规划 被引量：16

5

作者 陈超 张莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期192-196,共5页

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数,采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式,以及根据... 针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数,采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式,以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。 展开更多

关键词 移动机器人 三维路径规划 改进蚁群算法 启发函数修改规则 信息素更新规则

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基于记忆曲线模型的蚁群算法在柔性作业车间的调度优化 被引量：6

6

作者 张于贤 丁修坤 +2 位作者 薛殿春 王晓婷 程书瑞 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第11期105-109,共5页

对蚁群算法在车间调度方面的应用进行研究,针对其在求解柔性作业车间调度方面存在收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于生物记忆曲线原理的信息素更新规则。以最短加工时间为目标函数,建立柔性作业车间调度目标函数,并结... 对蚁群算法在车间调度方面的应用进行研究,针对其在求解柔性作业车间调度方面存在收敛速度慢且容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于生物记忆曲线原理的信息素更新规则。以最短加工时间为目标函数,建立柔性作业车间调度目标函数,并结合实际算例,借助MATLAB软件进行求解。通过与基本蚁群算法和其他智能算法的对比分析,提出的基于生物记忆曲线原理的信息素更新规则具有良好的求解能力和收敛能力。 展开更多

关键词 车间调度 信息素更新规则 记忆曲线 柔性车间 蚁群算法

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蚁群算法在复杂系统可靠性优化中的应用 被引量：5

7

作者 程世娟 卢伟 何平 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期178-181,共4页

复杂系统可靠性优化问题为典型的NP-难问题.不考虑系统的具体连接形式,将每个部件视为一级,产生随机数作为网络节点,把蚁群优化算法成功应用到复杂系统可靠性优化中,搜索到其他算法未能得到的最优解.仿真结果表明,蚁群优化算法可以在相... 复杂系统可靠性优化问题为典型的NP-难问题.不考虑系统的具体连接形式,将每个部件视为一级,产生随机数作为网络节点,把蚁群优化算法成功应用到复杂系统可靠性优化中,搜索到其他算法未能得到的最优解.仿真结果表明,蚁群优化算法可以在相对短的时间内较快地找到问题的最优解.蚁群优化算法与其他元启发式算法一样,可以有效克服求解组合优化的计算复杂度问题. 展开更多

关键词 蚁群优化算法 复杂系统 信息素更新规则 可靠性优化

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改进蚁群算法在系统可靠度最优冗余分配的应用 被引量：8

8

作者 胡启国 胡小华 吴泳龙 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期543-546,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 冗余分配 改进蚁群算法 可靠性优化 状态转移规则 信息素更新规则

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串并联系统可靠性优化的蚁群算法 被引量：4

9

作者 程世娟 卢伟 何平 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第1期38-39,99,共3页

为获得高可靠性,串并联系统的设计中常采用不同型号的元件,由于系统中元件有数量型号等的限制,每一元件又有重量、费用、可靠度等标志,所以串并联系统可靠性优化问题为典型的NP-难问题。采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相... 为获得高可靠性,串并联系统的设计中常采用不同型号的元件,由于系统中元件有数量型号等的限制,每一元件又有重量、费用、可靠度等标志,所以串并联系统可靠性优化问题为典型的NP-难问题。采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相关的信息素更新规则,通过局部循环和整体循环分别搜索代表各子系统结构和系统结构的解向量,用蚁群算法成功地解决了元件可选择不同类型的串并联系统可靠性优化问题,仿真结果表明,蚁群算法可以在相对短的时间内较快地找到问题的最优解,蚁群算法与其它元启发式算法一样,可以有效克服求解组合优化的计算复杂度问题。 展开更多

关键词 蚁群算法 串并联系统 状态转移规则 信息素更新规则 可靠性优化

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基于群体智能的蚁群算法研究 被引量：3

10

作者 凌海峰 杨善林 刘业政 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期682-685,共4页

群体智能是指任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置,群体智能现正在成为人工智能领域和相关领域的一个研究热点;该文首先介绍了群体智能中的两个重要算法:蚁群算法和粒子群算法的基本思想... 群体智能是指任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置,群体智能现正在成为人工智能领域和相关领域的一个研究热点;该文首先介绍了群体智能中的两个重要算法:蚁群算法和粒子群算法的基本思想,然后重点探讨了蚁群优化算法,对基本蚁群算法和改进的蚁群算法进行了深入的分析和评述。 展开更多

关键词 群体智能 蚁群优化 状态转移规则 信息素更新规则

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求解零空闲流水线调度问题的改进蚁群算法 被引量：1

11

作者 张风荣 段俊华 +1 位作者 庞荣波 韩红燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期859-861,共3页

针对零空闲流水线调度问题的最大完工时间,提出一种改进蚁群算法。该算法改进了信息素密度的初始化方法和更新规则,采用新的状态转移策略构建新解,结合快速插入邻域局部搜索算法,解决蚁群算法易陷入局部收敛的缺点,从而提高算法的搜索... 针对零空闲流水线调度问题的最大完工时间,提出一种改进蚁群算法。该算法改进了信息素密度的初始化方法和更新规则,采用新的状态转移策略构建新解,结合快速插入邻域局部搜索算法,解决蚁群算法易陷入局部收敛的缺点,从而提高算法的搜索效率。基于典型算例的仿真实验,表明了改进算法具有高效性和优越性。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素密度 信息素更新规则 零空闲流水线调度 最大完工时间 邻域搜索

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改进ACO算法的UAV航迹规划在山区物流配送中的应用研究 被引量：5

12

作者 巫茜 黄浩 +2 位作者 曾青 王成睿 邝茜 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第10期185-191,共7页

为了克服山区完成物流配送任务时无人机在三维飞行路径规划中采用蚁群算法(ACO)易陷入局部极值、前期收敛速度慢的难题,提出了一种改进ACO的无人机三维航迹规划优化算法。建立了适合无人机飞行的三维环境模型;综合考虑航迹长度、障碍物... 为了克服山区完成物流配送任务时无人机在三维飞行路径规划中采用蚁群算法(ACO)易陷入局部极值、前期收敛速度慢的难题,提出了一种改进ACO的无人机三维航迹规划优化算法。建立了适合无人机飞行的三维环境模型;综合考虑航迹长度、障碍物碰撞和高度变化等因素,构建了适应度函数;提出了一种改进信息素更新规则的蚁群算法,在启发函数中加入航迹引导因子,以克服ACO算法前期搜索效率低和收敛速度慢的问题,避免陷入局部极值。以220 km×220 km×80 km任务空间的三维航迹规划为例,仿真实验数据显示:采用改进后的算法可避免ACO算法的缺陷,验证了所规划出的航迹最短且其综合指标最佳。研究结果表明:采用新航迹规划算法在山区三维环境下进行物流配送是可行和有效的。 展开更多

关键词 航迹规划 蚁群算法 航迹引导因子 信息素更新规则

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蚁群算法在网络路径可靠性研究中的应用

13

作者 程世娟 卢伟 陈虬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第14期119-121,共3页

用蚁群算法来解决网络可靠性优化中遍历所有节点的最短路可靠度问题和最可靠路径问题的研究中,并给出网络可靠度下界的一个估计。用MATLAB语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,用蚁群算法解决网络的可靠性问题是可行并有效的。

关键词 蚁群算法 网络图 可靠度 信息素更新规则

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改进蚁群算法的无人机三维路径规划 被引量：24

14

作者 孔维立 王峰 +1 位作者 周平华 王鹤峰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期63-69,共7页

针对蚁群算法在无人机三维路径规划问题中存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出了一种融合改进人工势场的蚁群算法。构造重力势能场,将改进人工势场的合力作为系数对预搜索可行区域内的信息素进行初始化,提出一种随机性信息素... 针对蚁群算法在无人机三维路径规划问题中存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出了一种融合改进人工势场的蚁群算法。构造重力势能场,将改进人工势场的合力作为系数对预搜索可行区域内的信息素进行初始化,提出一种随机性信息素挥发因子更新机制,改进蚁群算法的启发函数和信息素更新规则,引入重力势能来模拟无人机高空飞行,并将其应用于信息素的更新。最后设置两组对比实验对比4种算法。结果表明,所提算法有效地解决了蚁群算法存在的问题,提高了算法搜索路径的效率和能力,能在不同的环境下最快地收敛到最优值,证明了该算法的适应性和有效性。 展开更多

关键词 无人机 三维环境 改进蚁群算法 启发函数 信息素更新规则

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