蚁群算法优化——基于局部信息素更新

由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。

一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题

针对车辆路径问题(VRP),提出基于logistic函数的自适应混沌蚁群优化算法。利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特点,把具有强局部搜索能力的logistic映像融入到蚁群算法局部信息素更新中。屏蔽logis-tic映像断点区间,克服蚁群算法搜索时间过长、易于停滞的现象,提高算法准确度。选用VRP标准库实例进行的仿真实验表明,新算法能准确找到已知最优解,与其他算法的比较实验证明了该算法的有效性。