基于最大最小蚂蚁系统的物流配送中心选址算法的研究

提出了一种基于信息素自适应调节的最大最小蚂蚁系统的多物流配送中心选址算法,利用改进的蚁群算法的路径寻优机制结合蚂蚁聚集尸体的行为模式,根据物流配送总成本最低的原则将各配送点与候选配送中心进行聚类,合理选择配送中心。将已有物流配送模型进行拓展,加入经营管理成本。分别利用基本蚁群聚类算法和改进的蚁群聚类算法对配送中心选址进行仿真,实验结果表明在解决大规模配送中心选址问题时,改进的算法在解的质量和收敛速度方面明显优于基本蚁群聚类算法。     

一种变系数的自适应蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.较为系统的总结了算法的基本理论,分析了其基本算法解决TSP问题的模型,给出基于熵的变系数改进蚂蚁算法,并针对TSP问题进行优化性能的比较分析.     

蚂蚁算法和小生境遗传算法的融合

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.较为系统的总结了算法的基本理论,分析了其基本算法解决TSP问题的模型,针对蚂蚁算法易出现停滞的缺点,把小生境遗传算法和蚂蚁算法融合,仿真比较实验结果表明优于基本蚂蚁算法.     

图着色和标号问题的蚁群优化算法

对图着色问题的最大最小蚁群算法进行了改进,测试结果表明算法有效可行.在此基础上,分别设计了求解图条件着色和标号问题的相应蚁群优化算法,并对中国地图的条件着色、三正则图的条件着色、广义Petersen图的条件着色和标号问题进行了求解优化,改进和完善了目前理论研究的结论.     

一种改进的混合型蚁群算法在TSP问题中的应用

介绍了一种求解TSP问题的算法改进的混合型蚁群算法,该算法在近邻法构造初始解的基础上,使用2-opt局部搜索法对当前解进行改进,在更新全局信息素时采用基于排序的蚂蚁系统对排在前2名的蚂蚁更新全局信息素,且为全局信息素设置最大值和最小值,并使用Matlab仿真求解了kroa200等13个经典tsp问题,得到的结果和最优解的误差很小,并和两种最新改进的蚁群算法以及两种自组织算法进行比较,比较结果充分证明了该改进算法的有效性.     

模糊集IF-THEN规则的蚁群空间聚类分析

将蚂蚁的拾起和放下对象的行为表示为模糊集.通过模糊集的IF-THEN规则计算蚂蚁执行任务的激励和反应阈值,得到蚂蚁拾起或放下项目的概率,对蚂蚁的行为做出决策,实现对空间数据的聚类.以矿山实际测量数据为空间数据源,采用基本的蚁群聚类算法和模糊蚁群空间聚类算法分别对其进行聚类.通过对这两种算法的实验结果进行分析比较,证明改进后的算法提高了聚类效果.     

战时备件配送的MDVRPTW问题研究

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.以装备效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的M DVRPTW模型,并应用蚁群算法对问题进行了求解.算法中,根据问题特征改进了状态转移规则,设计了串行和并行两种路线构造方法,并应用局部搜索模块对蚂蚁构造的路线进行改进.对算例的计算实验表明,串行路线构造方法在精度和速度两方面均优于并行路线构造方法.     

一种求解延迟工件数最小的混合流水车间调度问题的模拟退火算法

针对延迟工件数最小的混合流水车间调度问题,给出了一种改进的模拟退火求解算法. 该算法首先给出一个启发式算法来获得初始解,然后用模拟退火算法对初始解改进. 通过交换工件在第一阶段的排序来获得一个新的解,采用最先空闲设备分配规则和先到先被加工规则,对工件在剩余各级的工序进行调度. 实验仿真表明算法是可行有效的.     

灰色Verhulst模型的改进及其应用

针对灰色Verhulst模型的不足,讨论了灰色Verhulst模型的参数优化问题.首先,利用最小二乘原理给出了一种初值优化的改进模型.其次,在平均相对误差最小准则下,将Verhulst模型的参数优化转化为线性规划问题,然后利用粒子群优化算法估计Verhulst模型中的参数,得到另外一种改进模型.最后,给出了一个仿真实例,结果表明灰色Verhulst模型的改进方法是可行的和有效的,而且具有较高的拟合和预测精度.     

蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用研究

蚂蚁算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法.自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后,已引起人们越来越多的关注和重视.本文将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题,从数值计算上探索了蚂蚁算法的优化能力,获得了满意的效果.     

A New Chance-Constrained Maximum Capture Location Problem

The paper presents a new model based on the basic Maximum Capture model, MAXCAP. The new Chance-Constrained Maximum Capture model introduces a stochastic threshold constraint, which recognises the fact that a facility can be open only if a minimum level of demand is captured. A metaheuristic based on Max-Min Ant System and Tabu Search procedure is presented to solve the model. This is the first time that the Max-Min Ant system is adapted to solve a location problem. Computational experience and an application to 55-node network are also presented.     

零售业连锁网点选址与布局演化模型

蚁群算法是近年来出现的一种新型仿生优化算法,是求解复杂优化问题有效方法.本文建立了基于蚁群算法的零售业连锁网点选址与布局演化模型,并利用Matlab进行仿真研究.通过对模拟结果的分析,验证了零售业连锁网点的选址与布局规律.     

基于改进蚁群算法的最短路径问题研究及应用

蚁群系统作为一种蚁群算法是解决最短路径问题的一种行之有效的方法.然而,它自身也存在着一些缺陷,主要针对基本蚁群算法易陷入局部最优这一缺陷对其进行改进,集中体现在初始信息素求解和信息素更新这两方面.为了进一步了解改进蚁群算法的优点,进行了实验仿真:将改进的蚁群算法应用子模拟医疗救护GIS中,利用GIS的网络分析功能对城市道路网络的最短路径选择算法进行了深入地探讨研究,并以山西省太原市的交通路线作为实例进行研究.计算机仿真结果表明,改进的蚁群算法在解决最短路径问题时较基本蚁群算法的性能好,它具有一定的理论参考价值和现实意义.     

An ant colony optimization approach for the multidimensional knapsack problem

Ant colony optimization is a metaheuristic that has been applied to a variety of combinatorial optimization problems. In this paper, an ant colony optimization approach is proposed to deal with the multidimensional knapsack problem. It is an extension of Max Min Ant System which imposes lower and upper trail limits on pheromone values to avoid stagnation. In order to choose the lower trail limit, we provide a new method which takes into account the influence of heuristic information. Furthermore, a local search procedure is proposed to improve the solutions constructed by ants. Computational experiments on benchmark problems are carried out. The results show that the proposed algorithm can compete efficiently with other promising approaches to the problem.     

Impact of the pheromone trail on the performance of ACO algorithms for solving the <Emphasis Type="Italic">car-sequencing</Emphasis> problem

This paper compares different ant colony optimization algorithms for solving the NP-hard car-sequencing problem, which is of great practical interest. The five algorithms that are compared are the Ant System (AS), the Elitist AS, the Rank-Based AS, the Max–Min AS and the Ant Colony System. These algorithms, which are well known in the literature, differ in the way in which the pheromone trail is managed. The comparative analysis seeks to identify which algorithm best manages the learning process in solving the car-sequencing problem. Moreover, we propose a new structure for the pheromone trail specifically designed to take advantage of the type of constraints found in the car-sequencing problem. The quality of the results obtained with this new form of learning for three problem sets drawn from the literature is superior to that of the best results published and demonstrates the efficiency of this new trail structure.     

Duality in generalized linear fractional programming

We consider a generalization of a linear fractional program where the maximum of finitely many linear ratios is to be minimized subject to linear constraints. For this Min-Max problem, a dual in the form of a Max-Min problem is introduced and duality relations are established.     

流水车间作业排序问题蚁群算法研究

本文运用蚁群算法研究辨台处理机、目标函数为时间表长最小的同顺序排列流水车间作业排序问题，设计出解决该问题的算法步骤与流程。最后，通过仿真比较该算法与解决该问题的其它启发式算法性能，计算效果比较满意。