一种求解旅行商问题的改进蚁群算法

提出一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。该算法在信息素更新过程中,利用信息素局部更新和全局动态更新结合的方法,使得当前最优路径上的信息素值能够动态地调配,避免算法陷入停滞状态;在局部搜索过程中,仅对部分走出更优路径的售货员使用2-opt方法,加快了最优解的收敛速度。仿真实验验证了算法的有效性,与其它算法相比,本文算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能。

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

基本的蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解,针对该问题,提出了从蚁群移动规则、信息素的更新以及信息素的自适应调节等方面改进的策略,使算法能快速收敛,并不容易陷入局部最优解。仿真实验证明,提出的改进算法比带精英的最大最小蚂蚁算法收敛速度快,解得质量更高。

改进的蚁群算法在排课系统及约束条件问题中的应用研究

针对复杂约束条件的排课算法中的组合优化问题,使用改进的蚁群算法,将排课问题简化为二分的最大匹配问题,并在带精英的MMAS算法基础上,提出信息素的动态调整策略,提高了对最短路径的敏感度和收敛速度,找出一种问题求解的优化方案.通过测试实验,证明改进算法在排课系统完全可行,能满足排课问题中的硬性约束条件,也能最大限度地满足软约束条件.

基于改进蚁群算法的地图路径规划方法

随着科技水平的发展和社会的持续进步,如何提升路径规划算法的收敛效果和精度逐渐成为当下的研究热点。现有蚁群算法在规划路径时,经常遇到局部难以得到最优解的问题。因此,通过启发式信息素更新策略来提高蚁群算法的搜索能力,并通过自适应调整参数的方法得到最优参数,形成改进的蚁群算法。将优化后的算法应用于Oliver30、Att48、Eil51公开数据集,并将实验结果与现有路径规划算法进行对比,结果证明:本文算法能够用相对较少的迭代次数规划出最优路径,说明优化算法得到最优解的速度快,具有较好的最优路径搜索能力。