检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张燕西北师范大学

学位级别：硕士

蚁群优化算法是由意大利学者Dorigo M等人于1991年提出的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。蚁群优化算法以其分布式并发性、较强的鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点引起越来越多的国内外学者的关注,成为目前国内... 详细信息

蚁群优化算法是由意大利学者Dorigo M等人于1991年提出的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。蚁群优化算法以其分布式并发性、较强的鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点引起越来越多的国内外学者的关注,成为目前国内外启发式算法的研究热点和前沿问题。尽管蚁群算法目前尚未形成严格的理论基础,国内外的相关研究还处于实验探索和初步应用阶段,但是研究工作已经由当初单一的旅行商问题领域渗透到多个应用领域,由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题,由离散域范围扩展到连续域,而且在蚁群算法的硬件实现上也取得许多突破性的研究成果,从而使这种新兴的仿生优化算法展现出勃勃生机和广阔的发展前景。本文在阅读国内外大量文献资料的基础上,总结了当前蚁群算法的研究成果和亟待解决的问题,介绍了算法的发展历程、算法的基本理论、核心思想、数学模型、ACO优化算法的概念和实现框架、基本蚁群AS算法的实现框架及步骤。由于蚁群算法的参数配置没有完善的理论依据,且算法对于参数依赖性很强,参数α、β、ρ等的选取原则和选取方法直接关系到算法的收敛性和寻优能力。为了对算法的改进提供理论依据,本文进行了大量的参数测试,并详细地进行了参数的分析,确定了AS算法和ACS算法参数的最佳配置。在完成基本AS算法和ACS算法参数分析的基础上,进行了两点重要改进,提出了2点改进方案,即采用新的信息素初始化方法和局部搜索中通过聚类进行二次搜索,得到了一种改进的蚁群优化算法。利用Matlab完成了基本蚁群AS算法和改进的蚁群ACS算法的相关程序,并以TSPLIB中的Olive30为实例,对基本蚁群AS算法和改进的蚁群ACS算法进行了测试。仿真结果表明,本文改进后的蚁群算法,其收敛速度和全局寻优能力均优于同期的已有研究结果。

关键词：蚁群优化算法 TSP问题 AS算法 ACS算法参数测试算法改进

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基于蚁群优化算法的群塔塔吊平面布置方法研究

引用

中国建设信息化 2025年第1期 70-73页

作者：郑迪安徽工业大学中国十七冶集团有限公司

针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优... 详细信息

针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优化模型。通过蚁群优化算法的应用,实现模型训练与求解,得到最优的平面布置方案。通过对比实验证明,新的布置方法应用可以将塔吊平面倾覆力矩控制在规定要求范围内,提高群塔塔吊整体稳定性。

关键词：蚁群优化算法塔吊布置平面群塔

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蚁群优化算法的收敛性分析

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控制与决策 2006年第7期21卷 763-766,770页

作者：朱庆保南京师范大学计算机科学系南京210097

有关蚁群优化算法收敛性分析的研究还很少,不利于进一步改进其算法.为此,较详细地分析了用蚁群优化算法求解TSP问题的收敛性,证明了当0<q0<1时,算法能够收敛到最优解.分析了封闭路径性质、启发函数、信息素和q0对收敛性的影响,据... 详细信息

有关蚁群优化算法收敛性分析的研究还很少,不利于进一步改进其算法.为此,较详细地分析了用蚁群优化算法求解TSP问题的收敛性,证明了当0算法能够收敛到最优解.分析了封闭路径性质、启发函数、信息素和q0对收敛性的影响,据此给出了提高算法收敛速度的几点结论.

关键词：蚁群优化算法收敛性分析启发函数 TSP问题

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解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

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应用科学学报 2010年第2期28卷 182-188页

作者：张志强张璟张翔李淑娟西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局... 详细信息

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.

关键词：作业车间调度蚁群优化算法优先规则邻域结构

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蚁群优化算法的研究现状及研究展望

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信息与控制 2004年第3期33卷 318-324页

作者：张航罗熊中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410075

本文首先简要地介绍蚁群优化算法的来源、对应的生物原理和算法实现的框架.然后详细地讨论了算法的研究现状以及在各种优化问题中的应用情况,同时也指出了蚁群优化算法在当前应用中的一些不足.针对这些不足提出了解决方法,描述了几种蚁... 详细信息

本文首先简要地介绍蚁群优化算法的来源、对应的生物原理和算法实现的框架.然后详细地讨论了算法的研究现状以及在各种优化问题中的应用情况,同时也指出了蚁群优化算法在当前应用中的一些不足.针对这些不足提出了解决方法,描述了几种蚁群优化算法的修正策略.最后对蚁群优化算法下一步的研究方向进行了展望.

关键词：蚁群优化算法信息素蚂蚁蚁群系统

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蚁群优化算法的理论研究进展

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智能系统学报 2016年第1期11卷 27-36页

作者：夏小云周育人江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 华南理工大学计算机与工程学院广东广州510006 中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006

蚁群优化算法的理论研究有助于更好地理解算法的原理以及指导算法应用。回顾了蚁群优化算法的收敛性分析、时间复杂度分析与近似性能分析等理论研究进展,分析了其理论研究的对象从简单的拟布尔函数转为组合优化问题以及实际应用问题。... 详细信息

蚁群优化算法的理论研究有助于更好地理解算法的原理以及指导算法应用。回顾了蚁群优化算法的收敛性分析、时间复杂度分析与近似性能分析等理论研究进展,分析了其理论研究的对象从简单的拟布尔函数转为组合优化问题以及实际应用问题。从蚁群算法理论分析方法和研究问题类型2个方面对蚁群算法的理论研究进行综述。介绍了适应值划分、漂移分析等最基本的数学分析工具,对时间复杂性及近似性能等重要问题进行了探讨。总结比较了蚁群算法求解各类问题的性能,指出这些研究能够更加深入了解蚁群算法的运行机制。最后,探讨了目前蚁群算法理论研究中亟待解决的问题,指出引入新的分析工具以及研究更为复杂的算法模型等是值得进一步研究的方向和内容。

关键词：蚁群优化算法理论研究组合优化收敛性时间复杂度近似性能

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随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法

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交通运输工程学报 2018年第3期18卷 189-198页

作者：杨临涧赵祥模贺冰花魏秋月安毅生长安大学信息工程学院陕西西安710064 云南省道路运输管理局云南昆明650031

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系,提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法,建立了从Logit模型加载,到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分... 详细信息

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系,提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法,建立了从Logit模型加载,到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分配动态循环流程;计算了Nguyen-Dupuis路网模型中各路段的流量与阻抗,并与连续平均算法计算结果进行比较;通过调节出行者对路网熟悉程度的因子,分析了蚁群优化算法与连续平均算法的敏感性。研究结果表明:采用连续平均算法和蚁群优化算法计算的路段流量分布分别为20~280、40~260pcu,蚁群优化算法的流量分布区间减小了15.4%,路段流量的最大值减小了7.1%,因此,采用蚁群优化算法计算的路段流量较为均衡;采用蚁群优化算法时,在Nguyen-Dupuis路网模型中各路段流量的标准差从65pcu降至48pcu,88%可选路径的阻抗分布在61~64,且84%的路径阻抗低于采用连续平均算法计算的阻抗,因此,采用蚁群优化算法减少了用户出行时间;当路网熟悉程度分别为0.01、0.1、1、2、7、11时,采用连续平均算法计算的路段流量标准差分别为75、65、50、47、45、45pcu,采用蚁群优化算法计算的路段流量标准差分别为48、48、48、47、43、43pcu,可见,随着路网熟悉程度的增大,分配在各路段上的流量范围逐渐减小,标准差趋于稳定,信息素更新策略对出行者的路径选择概率影响越明显,出行者选择阻抗小的路径的概率变大,因此,采用蚁群优化算法对路段的流量分配逐渐优于连续平均算法。

关键词：智能交通动态交通流分配蚁群优化算法随机用户均衡问题 Logit模型敏感性分析

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基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化

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中国公路学报 2011年第2期24卷 89-95,126页

作者：唐炉亮常晓猛李清泉 SHAW S L 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 田纳西大学地理系田纳西诺克斯维尔TN37996

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间... 详细信息

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。

关键词：交通工程公众出行路径蚁群优化算法浮动车数据信息素

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开放式车辆路径问题的蚁群优化算法

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系统工程理论与实践 2008年第6期28卷 81-93页

作者：李相勇田澎上海交通大学安泰经济与管理学院上海200052

研究了开放式车辆路径问题,该问题中车辆在服务完最后一个顾客点后不需要回到车场,若要求回到车场,则必须沿原路返回.提出了一种混合蚁群优化算法,该算法主体是一个在超立方框架下执行的MAX-MIN蚂蚁系统,算法混合了禁忌搜索算法作为局... 详细信息

研究了开放式车辆路径问题,该问题中车辆在服务完最后一个顾客点后不需要回到车场,若要求回到车场,则必须沿原路返回.提出了一种混合蚁群优化算法,该算法主体是一个在超立方框架下执行的MAX-MIN蚂蚁系统,算法混合了禁忌搜索算法作为局部优化算法,同时算法集成了一个后优化过程来进一步优化最优解.基于标准测试问题,最后给出了算法同文献中其它算法的性能比较结果,计算结果表明本文提出的算法是一个有效的求解开放式车辆路径问题的方法.

关键词：开放式车辆路径问题蚁群优化算法禁忌搜索算法现代启发式算法后优化过程

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用于求解旅行商问题的深度智慧型蚁群优化算法

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计算机研究与发展 2021年第8期58卷 1586-1598页

作者：王原陈名邢立宁吴亚辉马武彬赵宏国防科技大学系统工程学院长沙410073 湖南安全技术职业学院长沙410151

启发式算法是求解组合优化问题求解的重要手段,其主要特征是能够以可接受的计算代价找到足够好的可行解.然而,设计良好的用于求解组合优化问题的启发式算法需要大量的专业领域知识以及大量的试错工作,且人工设计的启发式算法不能够保证... 详细信息

启发式算法是求解组合优化问题求解的重要手段,其主要特征是能够以可接受的计算代价找到足够好的可行解.然而,设计良好的用于求解组合优化问题的启发式算法需要大量的专业领域知识以及大量的试错工作,且人工设计的启发式算法不能够保证在不同问题集上均具有一致性表现.另一方面,深度学习方法能够通过学习自动设计启发式规则,然而深度学习方法通常缺少在解空间内搜索的能力.为克服以上问题,提出了一种基于蚁群优化和深度强化学习的混合启发式算法框架.在该框架中,蚁群算法能够利用深度强化学习提取的启发式信息,而深度强化学习方法的解空间搜索性能也由于蚁群算法的加入而获得提高.采用经典的TSPLIB中的算例对该算法求解旅行商问题的效能进行了计算验证,结果表明采用深度学习方法能够极大地提升蚁群算法的计算表现,并降低其计算代价.

关键词：深度强化学习蚁群优化算法端到端学习混合元启发式算法旅行商问题

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