蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的...蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。展开更多
针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲...针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲目搜索的概率;然后,引入切比雪夫距离加权因子和转弯代价改进启发函数,提高算法的收敛速度、全局路径寻优能力和搜索路径的平滑程度;最后,提出一种新的信息素更新策略,引入自适应奖惩因子,自适应调整迭代前、后期的信息素奖惩因子,保证了算法全局最优收敛。实验仿真结果表明,在不同地图环境下,与现有文献结果对比,该算法可以有效地缩短路径搜索的迭代次数和最优路径长度,并提高路径的平滑程度。展开更多
针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的...针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的簇头节点并根据节点的分布划分簇群;在数据传输阶段,通过蚁群算法使簇头节点尽可能选择能量充足且距离较短的路径进行数据传输。仿真结果表明,与传统的分簇路由协议LEACH和LEACH-C相比,改进算法可以使网络的能量消耗更加均衡,并延长网络的生命周期。展开更多
文摘蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。
文摘针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲目搜索的概率;然后,引入切比雪夫距离加权因子和转弯代价改进启发函数,提高算法的收敛速度、全局路径寻优能力和搜索路径的平滑程度;最后,提出一种新的信息素更新策略,引入自适应奖惩因子,自适应调整迭代前、后期的信息素奖惩因子,保证了算法全局最优收敛。实验仿真结果表明,在不同地图环境下,与现有文献结果对比,该算法可以有效地缩短路径搜索的迭代次数和最优路径长度,并提高路径的平滑程度。
文摘广泛应用于经典NP难问题即旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,但其采用正反馈机制并具备较强的鲁棒性,适合与其他算法相融合从而改进优化。基于此,引入人工蜂群的分级思想,提出了一种多级蚁态的蚁群改进(Multistage State Ant Colony Optimization,MSACO)算法。通过引入适应度算子将传统单蚁态蚁群划分为王蚁、被雇佣蚁和非雇佣蚁,并且在每次迭代后重新分配身份以动态维持多级蚁态。王蚁寻找最优路径即最优食物源,被雇佣蚁负责路径构建,非雇佣蚁进行局部优化。为了使非雇佣蚁更有效地获得优质解,提出了一种固定邻域优化算法。实验结果表明,在TSPLIB库的7个数据集中,MSACO均可以达到理论最优解程度,较其他改进算法的最优解迭代次数与运行时间可以减少约40%与50%。
文摘针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的簇头节点并根据节点的分布划分簇群;在数据传输阶段,通过蚁群算法使簇头节点尽可能选择能量充足且距离较短的路径进行数据传输。仿真结果表明,与传统的分簇路由协议LEACH和LEACH-C相比,改进算法可以使网络的能量消耗更加均衡,并延长网络的生命周期。
