基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题

传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题;为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法(G-SAACO),将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中;其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性;同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量;为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性。

改进蚁群算法在果蔬采摘机器人路径规划中的应用

果蔬采摘机器人如何在复杂多变作业环境中,特别是多丘等特殊地理面貌中,能够快速选择最佳路径实现安全避障完成作业任务,就涉及到果蔬采摘机器人路径规划问题。针对基本蚁群算法(Traditional Ant Colony Algorithm,TACO)搜索效率低、易陷入局部最优及易出现早熟收敛等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法(Improved Ant Colony Algorithm,IACO)的果蔬采摘机器人路径规划方法。首先,采用栅格法建立4种不同规格环境模型;其次,为缩减路径搜索初期时间消耗、加快搜索速度和扩大全局寻优能力,综合考虑搜索路径上当前节点、下一节点和目标节点间的几何关系,设计新的启发函数因子,并在此基础上对状态转移规则进行改进;为保留每次循环最优路径的信息优势,增加路径选择多样性和改善算法收敛性能,通过引入精英策略和信息素局部与全局相结合的更新策略对信息素更新规则进行改进。最后,通过与其他算法仿真试验结果比对分析,证实改进算法在解决复杂特殊地理环境下果蔬采摘机器人最优避障路径规划具有有效性和优越性。

基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。

移动机器人路径规划的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法在路径规划中所存在的容易陷入局部最优解,锁死,收敛速度慢等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法能够很好地适应复杂环境,采用自适应信息素挥发因子,通过迭代次数来改变其大小,控制信息素的挥发,从而降低陷入局部最优解的可能。并引入舍弃蚂蚁之前路径的信息素却不舍弃蚂蚁的机制来解决锁死问题。仿真结果表明该改进蚁群算法优于传统蚁群算法,能够寻找出更优的路径解,并提高了算法效率。

基于蚁群算法的管道规划改进方法探究

传统蚁群在区域规模较大时收敛速度逐渐减慢,会出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等弊端。文章针对传统蚁群算法出现的这些问题进行改进,提出一种双向蚁群算法,构造解空间时可以有效的降低数据规模。双向蚁群算法起点和终点并行计算,使得蚁群算法的搜索效率得到了极大的提高,并且可避免算法陷入局部最优解,提高了结果的有效性和准确性。

基于蚁群算法的多目标最优旅游线路规划设计

旅游线路受供需双方旅行成本、旅游者体验感和目的地交通的影响。传统旅游线路设计主要采用基于目的地之间空间距离的蚁群算法。本研究结合帕累托最优模型,综合考虑旅游目的地之间的空间距离、天气状况和交通状况等多种因素,提出改进型蚁群算法的多目标最优旅游线路规划设计方法。通过MATLAB软件进行仿真实验进行检验,固定旅行时长,从空间距离、交通体验指数和游览体验指数(基于天气状况)角度对改进后的方法进行综合评价。结果表明:在以多个旅游城市(景点)为对象的试验中,传统蚁群算法为了获得最短距离,大量牺牲了其他两项指数的优化;改进后的蚁群算法虽然增加了线路距离,但使旅游者获得了多项旅游体验,验证了帕累托最优模型下多目标最优旅游线路规划设计的有效性。