供应链节点间配送线路规划蚁群算法

为了提高配送效率，研究了供应链节点间配送线路的特点，并根据其特点建立数学模型。介绍并运用蚁群算法来求解供应链节点间配送路径安排问题。实证效果表明该算法具有良好的搜优性和可行性。     

改进蚁群算法实现医药配送的最佳方案

以蚁群算法为核心,建立了蚁群算法的数学模型。为提高算法收敛速度和全局搜索能力,提出了改进算法思想并用计算机加以实现。通过实验和仿真计算,证明了改进的蚁群算法能更加有效且快速地求得问题最优解或近似最优解,从而说明了蚁群算法实现优化医药配送路线的可行性。     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于蚁群算法的生鲜电商冷链低碳配送路径优化研究

针对生鲜电商冷链物流“最后一公里”末端配送环节存在的成本高、响应速度慢等问题,综合考虑该过程中的固定成本、运输成本、制冷成本、碳排成本、惩罚成本等,建立以总成本最低为优化目标的生鲜电商低碳配送模型。通过改进初始信息素分布和信息素更新方式优化蚁群算法,实例验证结果证明了上述模型和优化算法的有效性,进一步通过MATLAB求解得到车辆配送的最优路径,为生鲜电商冷链的低碳配送决策提供参考。     

基于蚁群的无线传感器网络概率路由算法

针对多数无线传感器网络路由算法易在网络中形成关键节点,而节点的失效往往导致整个网络的失效问题,提出了将随机思想与蚁群算法的特征相结合的一种新的概率路由计算方法.实验表明,该算法对延长整个网络的有效生存时间的效果较好.     

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群 - 遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表明,本算法减少了能耗,延长了网络生存时间,提高了网络的可靠性和自适应性.     

基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络路由研究

通过对蚁群算法(ACO)的研究,设计了一种适合无线多媒体传感器网络的路由协议.该算法模拟自然界蚂蚁群体在寻找路径的方式,在节点发送数据包时,以该路径之前发送数据包的频率以及通过该路径的代价为参数,计算选择该节点为下一跳的转发概率.仿真结果表明,采用该算法时,节点的平均寿命要比采用传统的定向投递算法时的节点寿命高20%,数据包成功发送速度也远远高于传统算法.     

基于蚁群算法的有线接入网络集中器拓朴设计

提出了一种基于蚁群算法的有线接入网络中集中器的拓朴设计．通过蚁群算法选择比较合理的集中器设置方案，即使蚂蚁的一次游程形成一棵生成树（即一个规划方案），重复执行这些过程，当达到一定循环次数时得到较优的连接方案．实验结果表明该算法可以得到较满意的连接，使连接距离接近最短，降低成本，优化集中器的拓朴结构．     

基于改进蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法．对于给定的配电网模型，该算法根据各配电网站点建立初始信息素矩阵，然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来搜索配电网布局路径，并结合改进信息素刷新的方式和在蚁群搜索过程中引入曼哈顿距离以及弹性伸缩调节因子，使蚁群以较快的速度找到当前布局上的最优路径．通过具体的算例表明，该算法比一般蚁群优化规划算法具有更高的计算效率和优秀的全局搜索能力，同时有效地克服了在求解配电网规划问题时蚁群在局部最优解上的巡回而存在的效率不高以及未成熟收敛等现象．     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

基于蚁群算法的卫星网动态路由算法

卫星网络路由应当具有使用较小的通信开销和处理能力计算出最优路径,并能够适应卫星网络拓扑结构动态变化等特点,这与蚁群算法的特征相匹配,能很好地解决这一问题。以此为背景,提出了一种新型的基于蚁群算法的卫星网动态路由算法(DRAS-ACA),并在NS2网络仿真平台上实现了该路由算法,使用gnuplot分析了仿真结果。     

一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用

配电网规划是一个复杂的非线性组合优化问题。为解决这一难题,提出一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法。算法中,针对配电网络的辐射性特点,运用了一种避免辐射性检查的规划方法。结合蚁群算法,并改进了启发因子α,提高了配网规划的效率。算例结果表明该算法的优越性。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

基于改进蚁群算法对 VRP 线路优化

针对基本蚁群算法存在易陷入局部最优解、 收敛速度慢等缺点, 先引入节约矩阵 U 作为先验信息引导蚂 蚁搜索, 然后通过不同搜索时段采用不同的信息素挥发因子, 使算法更好地在“探索冶和“利用冶之间达到平衡, 并对较优解应用 2-opt 方法进行优化。 最后将改进后的蚁群算法应用到物流配送车辆路径优化问题中。 实验结 果表明, 相比基本蚁群算法, 改进的算法可得到更好的物流配送路径, 是解决物流配送路径优化问题的一种有 效方法, 可快速、 高效地对送货车辆线路进行调整, 满足消费者的需求。     

基于蚁群神经网络的设备故障诊断

BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点.将蚁群算法和神经网络结合起来,应用于设备故障专家系统的知识荻取和诊断推理中,可以提高运算效率,具有很好的应用前景.利用该方法,对测得的样本数据进行实验分析,证明此系统具有推理效率及准确性较高的特点.