求解图着色问题的最大最小蚁群搜索算法

针对图着色问题在传统的启发式蚁群算法的基础上提出了一种最大最小蚂蚁系统搜索算法,最大最小蚁群系统将正反馈、分布式计算特点与启发式算法思想有效的结合起来,可以改进信息素更新策略和引入了信息素平滑机制,使得加快了求解的收敛速度,又有效的避免了启发式算法易陷入局部最优。通过给中国地图着色的仿真实验结果表明,方法对图着色问题的求解是可行、有效的;并通过大量的实验证明了算法在求解的效率和求解的稳定性方面优于传统的蚁群算法。

应用LK算法求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

目前求解TSP问题效果最好的混合算法是最大最小蚂蚁算法和局部搜索算法,文章通过对几种局部搜索的灵活运用,并结合改进的接受准则接受局部优化解,提出了一种高效的混合蚂蚁算法。算法前期使用3-opt这种简单高效的局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期采用改进的Lin-Kernighan算法生成局部优化解然后依Metropolis接受准则概率接受,有效地避免陷入局部最优,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。

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MMAS的机器人路径规划

文章针对移动机器人系统在复杂环境中搜索目标和寻求最短路径问题,介绍了一种基于MMAS的机器人路径规划新方法;在MMAS算法的信息素更新中,采用了最大-最小蚂蚁系统的思想动态调整信息素,加强了正反馈的效果,同时周游最优蚂蚁和全局最优蚂蚁路径信息的动态更新,在一定程度上增加了解的多样性,也提高了蚂蚁的搜索效率;在搜索过程中,采取随机搜索与重点搜索相结合的方式对路径进行搜索,有利于加快搜索较好的解,而动态调整各项参数后,陷入局部解的可能性大大减少,并且可以找到最优解;最后通过仿真证明了该算法的有效性。

基于改进最大-最小蚁群算法的QoS路由算法

针对蚁群算法在QoS路由应用上的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种"基于改进的最大-最小蚁群算法的QoS路由算法",在算法中改进节点选择策略,并将最大-最小蚁群算法与局部搜索结合起来,有效抑制算法的过早收敛,提高了全局寻优能力和收敛速度,使QoS路由优化问题得到很好的解决.

基于最大最小蚁群优化算法的缓层土质三维边坡临界滑动面搜索

解决滑坡问题的关键在于边坡的稳定性分析,而边坡稳定性分析的要点在于边坡临界滑动面的搜索以及边坡安全系数的计算。为更准确地搜索边坡的临界滑动面,将最大最小蚁群优化算法应用于缓层土质三维边坡临界滑动面搜索。首先采用光滑有限元法结合莫尔-库伦强度准则对边坡模型进行弹塑性分析,计算得到边坡的应力场;然后在边坡内部构建一组独立于有限元法单元网格的条带结点网络,在此基础上引入最大最小蚁群优化算法,结合滑动面应力法建立搜索边坡临界滑动面并求取对应安全系数的计算模型;最后利用该计算模型分别对均质边坡算例、双层材料边坡算例和公路路堑边坡工程实例进行计算与分析。结果表明:通过将该计算模型的计算结果与二维极限平衡法和三维强度折减法的计算结果进行对比,并结合某公路路堑边坡实例的滑坡实际发展趋势,验证了该计算模型的有效性和准确性,可为缓层土质边坡的开挖和支护设计提供依据。

求解DNA杂交测序的改进最大最小蚂蚁算法

根据DNA杂交测序的特点,设计了一个改进的最大最小蚂蚁算法.首先,对问题进行预处理,将其转化为有约束的非对称旅行商问题;然后,对状态转移规则和全局更新规则进行改进,并运用变量邻域搜索思想,设计了一种简单高效的局部搜索技术.最后,采用后处理技术来解决长度约束问题.实验结果表明:该算法提高了DNA杂交测序的求解精度.