基于自适应蚁群算法的研究

蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。     

基于蚁群算法的机器人足球通信机制

给出了基于蚁群算法实现机器人足球比赛中球员之间协作和通信的机制．选用两只球队分别采用了传统的通信机制和“黑板”通信机制进行实验比较，发现虽然两个球队的整体结构和高层策略相差无几，但是无论从速度、力量还是传接球成功率等方面，Novauro都比ujdb强．该通信机制具有灵活，鲁棒性强的特点，不会由于局部的失误而影响全局的性能．     

一种基于蚁群算法的多机器人协作方法

设计了一种基于蚁群算法的多机器人协作策略,由此解决多机器人系统在未知环境工作中的自主协作规划问题.针对多机器人系统在未知环境中可能存在任务死锁的问题,对基本的蚁群算法进行了相应改进,通过仿真验证了该改进方法的可行性.     

基于蚁群算法的机器人足球通信机制

给出了基于蚁群算法实现机器人足球比赛中球员之间协作和通信的机制.选用两只球队分别采用了传统的通信机制和"黑板"通信机制进行实验比较,发现虽然两个球队的整体结构和高层策略相差无几,但是无论从速度、力量还是传接球成功率等方面,Novauro都比ujdb强.该通信机制具有灵活,鲁棒性强的特点,不会由于局部的失误而影响全局的性能.     

一种自适应蚁群分类算法

将分类学习看作是一个找出最优分类规则的优化问题,提出一种自适应蚁群分类算法——AdaptiveL_AMP,以得到一组可理解的分类规则.在基于规则的分类方法中,规则评价函数的选取至关重要,本文提出的算法能够针对不同数据集自动选取与之相适应的规则评价函数以提高分类准确性.此外,为进一步提高算法的分类准确率,设计了一种局部搜索策略并将其融入到AdaptiveL_AMP算法中.最后对算法进行了分析,并在多个公用的真实数据集上与相关算法进行了比较,结果表明AdaptiveL_AMP算法能够更加有效地解决分类问题.     

混合自适应蚁群算法及其应用研究

针对已有蚁群算法在复杂问题应用中寻优前期信息素匮乏、收敛速度慢的不足，通过引入信息权重因子和信息量均衡算子对蚁群的选择概率和信息素浓度进行自适应调节，提出了混合自适应蚁群算法。算例结果表明，该算法具有较快的寻优速度和更好的全局搜索能力，同时增加了解的多样性，减小了陷入局部极值的几率。     

基于改进蚁群算法的QoS路由研究

由于网络规模的扩大,路由节点的距离增加,多种路由约束因素对传统路由算法的寻优过程造成极大的干扰.针对这一问题,提出了一种基于改进蚁群算法的QoS路由算法.该算法在QoS多约束条件下,利用蚁群算法具有较强的正反馈特性,强化了算法的搜索特性;同时对蚁群算法的转移概率因子和信息素更新规则进行优化,使得改进后路由算法的收敛性和随机搜索性均得到提高.仿真实验结果表明,基于改进蚁群算法的QoS路由在多种路由约束条件下的寻优能力得到保障,寻优效率得到提升.     

基于信息权重自适应蚁群算法求解TSP问题

为了提高蚁群算法求解TSP问题的寻优效果和计算效率,在传统蚁群算法的基础上,将信息权重系数引入路径选择机制及信息素调节机制,根据城市聚度,动态调整路径选择概率;根据路径寻优结果,自适应调整各路径信息量分布,提出了基于动态路径选择机制及自适应信息量更新的动态自适应蚁群算法,克服了传统蚁群算法计算收敛慢,容易陷入局部最优,个体早熟等缺陷。算法应用于Oliver30和Ch150两个TSP实例仿真,并与传统蚁群算法进行对比。结果表明:自适应蚁群改进算法可以有效地求解TSP问题,并且在求解效率和求解质量上都取得很好的效果。     

基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.     

自适应蚁群算法在线性系统参数辨识中的应用研究

介绍了自适应蚁群算法在线性系统参数辨识中的应用算法.该方法能够根据辨识偏差变化大小动态改变信息启发因子α和期望启发因子β的配置,引导搜索朝着全局最优方向运动,避免陷入局部最优同时减少搜索算量.通过仿真运行,该辨识方法能够较快缩小辨识区间,辨识结果接近真值,具有较好的辨识效果.     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

一种基于云模型的自适应蚁群算法

针对蚁群算法在解决大规模优化问题中易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了一种基于云模型的自适应蚁群算法。通过对信息素分布状况进行评价,自适应地调整云模型中各参数,并根据云模型参数,确定全局最优及次优路径,进行全局信息素更新,以改善算法的全局搜索能力。同时,为了避免算法陷入停滞,将信息素大小限制在一个最大最小区间。仿真实验结果验证了提出的算法的高效性和稳定性。     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

自适应蚁群算法在CDMA多用户检测中的应用

提出一种基于自适应蚁群算法（adaptive ant colony algorithm）的CDMA多用户检测（MUD）方法．该方法利用匹配滤波器的输出作为初始值，采用自适应选择和动态调节的进化策略，以及搜索过程中最优解的筛选方法来解决多用户检测问题．仿真结果表明，该方法能快速找到全局最优解，并且能得到很好的误码率性能．     

一种基于监工机制的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,受监工机制的启发,提出了监工蚁群算法,以监工距离作为评价标准,自适应地选择优良的蚂蚁更新信息素,提高了每次迭代中解的质量,指导之后的蚂蚁进行更好的学习。该算法选用优化的全局更新策略,使得信息素在进化前期增加较多,在后期增加较少;同时,自适应地将信息素的值限定在一定范围内,防止某条路径被选择的概率过大或者过小。该算法还添加了发散和收敛机制,当算法陷入局部最优解时,增加探索的概率,有助于跳出局部最优解。仿真结果表明,监工蚁群算法具有较高的全局寻优能力,减少了迭代次数,增强了算法的稳定性。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于蚁群算法的粗糙集知识约简

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效.     

一种求解TSP的混合型蚁群算法

针对基本蚁群算法存在的过早收敛问题,提出一种采用混合模式调整信息素的改进蚁群算法,当陷入局部最优解时便启用新的信息素调整规则,从而使算法跳出局部解.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解TSP难题有较好的改进效果.