动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用

建立指派问题的数学模型,将其转化为旅行商问题,利用蚁群算法求解此问题。蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,但同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。该文提出一种具有动态信息素更新的蚁群算法,通过具体的算例分析,表明该算法比传统的蚁群算法有更快的收敛速度和较好的稳定性。

基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法

蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入"搜索集中度"因子,让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围,在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制,缩短了搜索时间,也使算法更容易跳出局部极值。仿真实验结果表明,改进后的算法算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。

基于信息素动态调整的云任务调度方法

为使云计算环境中任务处理时间较短,同时资源负载较均衡,提出一种基于信息素动态调整的改进蚁群算法。该算法以任务大小作为任务调度顺序,综合考虑当前任务的完成时间以及资源处理已分配任务花费的时间。通过动态调整信息素挥发程度使算法在前期有较好的寻优能力,后期有较快的收敛速度。结果表明改进后的算法缩短了云环境中的任务完成时间,提高了资源的负载均衡程度,是一种有效的云计算任务调度方法。

基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法

[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。

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。

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。

新一代气象卫星资料处理系统并行调度算法研究与应用

气象卫星地面系统资料处理中心每天要处理大量数据,对于时效性、可靠性的要求非常高。文中借鉴蚁群并行处理算法的思想,结合资源预留策略、动态优先级增加策略以及服务器虚拟化应用概念,提出了一个基于性能预测、计算连接权重的动态并行调度算法——信息素动态加权法,在一定程度上实现了高可用性集群(HPC)中的动态负载平衡,协助系统迅捷、准确地找出最佳服务器响应处理请求,从而提高高性能大型数据处理中心对大容量实时数据的处理效率。

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.