基于动态熵进化的异构蚁群优化

针对蚁群算法在求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)时收敛速度慢、求解精度低等问题,文中提出了一种基于动态熵进化的异构蚁群优化算法。该算法中,由蚁群系统(Ant Colony System,ACS)和最大最小蚂蚁系统(Max-Min Ant System,MMAS)构成异构双种群,实现种群间优势互补。文中提出动态熵进化策略,通过信息熵来动态控制种群间的交流频率,并将两个种群各自最优解的公共路径的信息素进行融合,以调节低熵种群最优路径上的信息素分布,进而有效保留两个种群的历史搜索信息以及加快算法收敛。将低熵种群最优解的非公共路径进行伪初始化,以扩大其在较优解附近的搜索范围,提高解的精度,从而实现两个种群的协同进化。仿真实验结果表明,所提算法在求解大规模旅行商问题时能有效平衡算法多样性与收敛性之间的关系。

启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法

针对传统蚁群算法在解决TSP问题时易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于启发式强化学习的异构双种群蚁群算法。蚁群分为主种群和子种群,主种群负责解的构建和信息素的更新,子种群则是在构建解的同时对主种群的解集进行替换。算法初期利用启发式算子自适应地控制两个种群的交流频率,通过偏离度系数控制解的交换方式。前期让子种群的最优解去替换主种群的随机解,增加解的多样性,同时引入强化学习机制对交流后主种群最优路径上的信息素进行自适应的奖赏,以增大最优公共路径以后被选择的概率。后期则控制子种群的最优解去替换主种群的最差解,强化最优路径上信息素的量,并对主种群最优路径上的信息素进行奖赏,进一步提高算法的收敛速度。实验仿真表明,算法能够有效地跳出局部最优,并且解的质量在大规模测试集上有明显的改善。

异构多种群粒子群优化算法在水位流量关系拟合中的应用

通过8个复杂函数对一种异构多种群粒子群优化算法进行仿真验证,并与传统单种群粒子群优化算法进行对比。针对水位流量关系拟合中相关参数难以确定的不足,利用异构多种群粒子群优化算法优化水位流量关系相关参数,以云南省龙潭站、西洋站水位流量关系拟合为例进行实例研究,并与粒子群优化算法、最小二乘法拟合结果进行对比。结果表明:异构多种群粒子群优化算法收敛精度远远优于粒子群优化算法,具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。该算法对龙潭站和西洋站水位流量关系拟合的平均相对误差绝对值分别仅为0.27%和0.50%,拟合精度优于粒子群优化算法和最小二乘法。利用异构多种群粒子群优化算法优化水位流量关系可以获得更好的拟合效果。

栅格环境下机器人导航路径的双种群蚁群规划

为了提高机器人在栅格环境下的路径规划质量和规划稳定性,提出了启发式信息素交流异构双种群蚁群算法的规划方法。对精英蚂蚁系统和蚁群系统两种算法进行了原理分析和优势分析;为了实现精英蚂蚁系统和蚁群系统的优势互补,以迭代过程中的路径偏离度为启发信息,使用启发式信息素交流的方式将精英蚂蚁系统和蚁群系统融合为异构双种群蚁群系统,将新算法命名为启发式信息素交流双种群蚁群算法(HEC-TPAC);使用标准TSP测试集对算法性能进行测试,HEC-TPAC算法规划的旅行商路径质量和稳定性优于蚁群系统和精英蚂蚁系统。将HEC-TPAC算法和蚁群系统同时应用于栅格环境下机器人路径规划,HEC-TPAC算法规划的路径明显短于蚁群系统,且路径长度方差明显小于蚁群系统,表明HEC-TPAC算法在栅格环境下的路径规划质量和规划稳定性优于蚁群系统。

求解约束优化问题改进的水波优化算法

为提高约束优化模型的求解精度,提出一种改进的水波优化算法。设计主-从异构种群,结合ε约束处理技术使主群实现探索可行解,从群利用可行解搜寻全局最优解。为加快收敛速度和增强信息交互,主群中个体可以依概率进行个体间学习,设计水波波长函数,使其随着水波的适应度值和违反约束度及时调整。为避免早期收敛,从群采用自适应学习策略以平衡群体的探索和利用。设计随迭代次数变化的放松约束度,提高算法收敛精度。对比实验结果表明,该算法可以获得高质量的可行解。

Microsatellite DNA markers to assess population structure of red tailed barb Gonoproktopterus curmuca

本文检测了三种鲤科鱼的 1 6对微卫星引物在红尾中的适用性 ,其中 6对引物可以成功扩增 ,且 5个位点具有多态性。对采自两条不同河流的标本 ,通过检测这些多态微卫星位点的遗传变异情况 ,评估了它们在红尾种群结构分析的适合性。结果显示这 5个多态位点在上述两个样本中的平均表观杂合度分别是 0 2 93和0 4 71。