双重信息引导的蚁群算法求解绿色多舱车辆路径问题

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和客户序列信息,即建立具有双重信息的PCM(DIPCM),从而更全面学习和累积优质解的信息;采用3种启发式方法生成较高质量个体,用于初始化DIPCM,可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索.其次,在DIACO的局部搜索阶段,设计结合自适应策略的多种变邻域操作,用于对解空间的优质区域执行深入搜索.再次,提出信息素浓度平衡机制,以防止搜索陷入停滞.最后,使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比,结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。

一种应用于旅行商问题的莱维飞行转移规则蚁群优化算法

针对旅行商问题(TSP)提出了一种基于莱维飞行转移规则的蚁群优化算法。该算法结合了基于莱维飞行和蚁群系统算法(ant colony system,ACS)的转移规则,形成了一种动态权重的混合转移规则,该策略能够有效地帮助算法跳出局部最优,增强全局搜索能力。此外,随机多路径优化3-opt策略通过随机抽取部分路径与当前最优路径组合,增加算法的多样性。当算法陷入停滞时,采用信息素平均随机重置策略重置路径上的信息素浓度,有助于算法跳出局部最优。实验结果显示,所提算法在处理多个不同规模的TSP实例时,与最优解的误差保持在3%以内,证明了该算法在TSP中具备出色的收敛性和避免陷入局部最优解的能力。

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。

求解动态旅行商问题的蚁群优化算法新策略

动态旅行商问题是标准旅行商问题的一个扩展,由于其现实应用广泛,吸引了大量研究者的兴趣。蚁群优化算法可以转化历史环境信息,天然具有适应动态改变的能力,可以解决动态旅行商问题。使用蚁群优化算法解决优化问题时,算法探索能力和利用能力的权衡是一个关键问题。传统的思路是在搜索前期侧重探索能力,使蚁群充分获取搜索空间的信息,随着搜索过程的进行逐渐增强利用能力,使蚁群逐渐收敛。然而,以上思路不利于在动态场景中快速获得质量较高的解。针对动态旅行商问题,提出了一种新的探索-利用权衡策略,在环境变化后,首先使用模拟退火算法增强利用能力以快速获得质量较高的解,在解质量难以提高时再使用自适应性轮盘赌选择方法帮助算法跳出局部极值。在权重变化的动态旅行商问题上的实验证明,所提新策略优于其它蚁群优化算法及变体。

改进蚁群算法优化车辆路径问题的研究

研究采用改进的蚁群算法优化带约束的车辆路径的问题。考虑的约束条件包括路径约束、时间窗约束和容量约束。主要目的是提出一种改进的蚁群算法进行车辆路径优化,构建配送车辆行驶路线,实现配送路线总成本的最小化。从三方面对蚁群算法进行了改进:对参与条件转移概率的候选节点列表进行预处理减少路线构建过程计算的时间复杂度;提出插入式节约算法用于改进蚁群初始配送路线提高寻优精度;基于蚁群系统对信息素更新策略进行改进,加快算法收敛速度。基于Solomon基准数据集,与近年来已取得的研究成果展开对比实验,证明提出的改进算法在提高求解精度和搜索效率方面的有效性,在优化带约束条件的车辆路径问题时的实用性,拓展了蚁群算法的应用领域。

求旅行商问题的幂律变换优化蚁群算法

为解决旅行商问题,依据蚁群系统在蚁群算法中的优化,提出一种基于幂律变换的优化蚁群算法。首先,利用幂律变换优化蚁群算法以改善信息素局部更新公式;然后,在状态转移中使用幂律变换种群走过每条路径的次数,并通过归一化处理来分析信息素局部更新所造成的影响,以加快模型收敛速度;最后,随机加入莱维飞行对全局信息素进行扰乱,防止模型过早陷入局部最优。经过TSPLAB数据库提供的大量实例验证,幂律变换优化蚁群算法在保持较快收敛速度的基础上,能有效避免模型过早陷入局部最优。

基于量子蚁群算法的旅行商问题求解及算法评估

量子蚁群算法是一种将量子理论与传统蚁群算法结合的高效生物进化算法,主要应用于故障诊断、路径规划、图像分割等问题的优化.基于传统蚁群算法的流程,介绍量子蚁群算法中的量子理论基础以及量子理论如何应用于蚁群算法.通过若干旅行商问题实例分析量子蚁群算法较传统蚁群算法的优势.针对目前研究多以离散指标来评估不同算法、难以直观显示不同算法综合差别的问题,提出一种综合评估算法搜索效率的方法,成功应用于量子蚁群算法和传统蚁群算法的对比,具有一定的实践意义.

蚁群算法在二维排料问题中的应用

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,通过个体间的信息交流和协作,能够在搜索空间中快速找到问题的解。在二维排料问题中,蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的路径选择行为,能够有效地探索和利用排料空间,从而找到更优的排料方案。基于此,详细介绍蚁群算法的原理及其在二维排料问题中的应用,展示蚁群算法相较于传统算法在解决二维排料问题时的优势,为工业生产中的排料优化提供新的思路和方法。

基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化

针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。

结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法

针对传统的蚁群算法在解决旅行商问题时(traveling salesman problem,TSP)存在着收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法。建立一个异构多种群系统,算法采用竞争交互策略,根据不同时期各种群的汉明距离来自适应的调节交互周期;并利用竞争系数来差异化匹配交互对象,经过匹配后的交互对象之间通过最优解和信息素矩阵进行交互,通过该机制实现了算法收敛速度和多样性的平衡。算法采用了淘汰重组机制,会定期对寻优能力差的种群进行淘汰与重组,以加快算法的求解精度。采用多组不同规模的TSP算例进行仿真实验,结果表明,该算法在提高求解精度和收敛速度方面表现更优。

基于改进蚁群算法求解带软时间窗的车辆路径问题

针对带软时间窗的车辆路径问题(VRPSTW),建立以配送成本为优化目标的混合整数规划模型,提出一种改进蚁群算法(IACO)求解该问题。在传统蚁群算法(ACO)的基础上,改进蚂蚁状态转移概率公式,通过自适应调整信息素挥发系数改进信息素更新策略,设计插入算子和交换算子嵌入变邻域局部搜索,并设置开始和退出局部搜索的条件,更新当前局部最优解。选取Solomon标准测试集里3类不同规模的算例,测试算法改进效果,以客户规模为100的C类算例验证所提算法求解较大规模算例的可行性,并与传统蚁群算法以及其他文献中的算例结果进行对比。实验结果表明,改进蚁群算法的寻优能力高于其他算法,求解得到的最优配送方案能够实现更低的车辆配送成本,从而验证了改进蚁群算法的有效性。

融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路径,并为全局寻优提供导向信息素,从而提升收敛速度。其次提出增广变邻策略,将蚂蚁分为爬行蚁和滑翔蚁,滑翔蚁引入的增广变邻策略在迭代后更新节点和邻居信息素,而且通过邻居数量随最优解质量动态匹配,来强化邻居节点探索,以平衡收敛速度与解的质量。当算法陷入停滞时,利用路径相似性机制平滑非公共路径信息素,帮助算法跳出局部最优。通过对旅行商问题数据集进行实验仿真表明,所提算法有效平衡了收敛速度与解的精度,尤其对于大规模问题,显著提高了解的质量。

融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法

针对蚁群算法在求解较大规模旅行商问题时,容易出现陷入局部最优、收敛速度较慢的情况,提出一个融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法(AMACS)。在自适应聚类中,使用改进的聚类方法,利用最大最小距离与类密度的思想,通过自适应聚类策略,获得最佳聚类结果,并快速获得各个类的优化解;利用近邻原则,将相邻的类进行蛛网融合,从而有效提高了初始解的精度。通过母蚁引导策略对初始解进行优化,其中母蚁引导策略包括路径诱导与信息素优化两个部分:路径诱导将初始解设定为第一代的解,提高了算法的稳定性;信息素优化通过对初始解路径进行信息素激励,提高了解的精度。使用随机重组策略对信息素进行重组以及随机激励,使算法尽量跳出局部最优,提高了算法的精度。实验结果表明,提出的算法在求解大规模旅行商问题时,不仅保证了解的精度,而且提高了算法的稳定性。

基于模拟退火思想的最优最差蚁群算法求解的TSP问题

蚁群算法是受蚂蚁寻找最短觅食路径行为启发的智能仿生优化算法.在分析基本蚁群算法的基础上,针对基本蚁群算法易于陷入停滞的缺陷,结合模拟退火思想和最优最差策略对基本蚁群算法作出改进,并将混合改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,最终验证了混合改进蚁群算法的有效性和合理性,同时应用实例也表明混合改进蚁群算法在解决复杂优化问题上比基本蚁群算法具有优势.

结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题中出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法。根据路径评估值将路径划分为活跃路径和舍弃路径,以路径评估值作为权重对两类路径采取不同的信息素奖惩策略,加快算法的收敛速度。采用邻域动态退化策略,利用邻域半径将城市集分为探索区和退化区,自适应缩小蚂蚁的搜索范围,通过保留概率动态保留部分退化区中的城市,结合探索区中的城市一并计算状态转移概率,平衡算法的收敛速度和种群的多样性。采取种间协同进化机制,根据Tanimoto相关系数确定种群间的交互周期,并在算法的不同阶段选择合适的交互方式帮助算法跳出局部最优,提高算法的求解精度,达到种群间有效交流的目的。

自适应混合蚁群算法求解带容量约束车辆路径问题

针对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出了一种自适应混合蚁群算法.由蚁群算法生成子回路,为增强跳出局部最优能力,在蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则中引入了自适应机制.基于子回路组合,由遗传算法构造近似解,根据问题编码特性设计了适应度函数和遗传算子,提高了构造效率,并采用Clark和Wright节约算法将近似解修复成可行解.采用扫描法和2-opt局部优化方法提高可行解的质量.标准算例的实验结果表明,该算法在求解CVRP问题上具有良好的寻优精度和寻优效率.灵敏度分析结果表明蚂蚁数量对算法性能具有显著影响.

增强蚁群算法在移动机器人路径规划的应用研究

针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘赌方法来加速收敛。设计自适应的Sigmoid衰减函数来优化不同阶段的启发式信息。针对死锁问题的各种类型,制定了具体的优化策略并减少了死锁蚂蚁的数量。最后进行了参数确定和对比实验,在简单环境和复杂环境下,所提算法的整体性能明显提高,实验结果证明了所提方法的有效性。

基于空间聚焦机制的混沌随机蚁群算法

为了提高蚁群算法在大规模旅行商问题上的性能,本文提出了一种基于空间聚焦机制的混沌随机蚁群算法(CRACS)。首先,使用空间聚焦机制将旅行商问题划分为几个子类;其次,提出了一种改进混沌随机蚁群算法来求解子类;最后,将各个子类路线进行聚焦,选择最优连接路线动态连接各个子类,形成旅行商问题的最优解决方案。本文选取不同规模的典型旅行商问题进行了仿真实验,实验结果表明本文提出的算法在大规模问题上具有优秀的性能,相比于其他智能算法具有更优质的解和更快的搜索速度。

基于改进蚁群算法的岛礁补给任务规划研究

针对岛礁本身的特殊性及其偏远的地理位置给补给任务规划带来的诸多挑战,提出一种基于改进蚁群算法的岛礁补给任务规划方法,解决传统方法在面对复杂海洋环境和敌方侦察时效果不佳的问题。建立数学模型并将其作为约束条件引入到蚁群算法中,进一步提出两种新的改进策略,有效解决了传统蚁群算法收敛慢和易陷入局部最优解等缺点。案例分析显示,改进后的蚁群算法在解决岛礁补给任务规划问题上具有明显的优势。