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《燕山大学》 2007年
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蚁群算法的改进

范红梅  
【摘要】: 蚁群算法是一种最新发展的模拟昆虫王国中蚂蚁觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其它方法结合等优点,在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力,并已成功地应用于诸如生产调度、布线等生产问题。但是,蚁群算法仍然存在一些缺陷,与其它方法相比,该算法一般需要较长的搜索时间,而且容易出现早熟和停滞的现象。 在详细分析了基本蚁群算法及综述了当前国内外蚁群算法研究现状的基础上,本文重点研究了多态蚁群算法,通过仿真实验发现其在路径选择机制和信息素更新机制方面存在不足。详细分析了算法存在不足的原因后,针对多态蚁群算法在信息素初始化和状态转移概率选取方面存在的问题,提出了加权值的多态蚁群算法和结合Ant-Q算法的多态蚁群算法。加权值的多态蚁群算法在算法初始化和状态转移概率选取时加入了权值,信息素更新采用基本蚁群算法的全局更新机制。结合Ant-Q算法的多态蚁群算法采用Ant-Q选择策略进行路径选择,信息素更新采用基本蚁群算法的全局更新机制。两种改进算法都有效避免了多态蚁群算法中重复搜索某些城市和部分城市不被搜索的情况。本文还结合均匀设计思想对两种改进算法的参数进行了合理的设置。最后以TSP问题(Traveling Salesman Problem, TSP)为例进行了仿真实验,验证了参数设置的合理性,并证明了提出的两种改进算法的有效性。
【关键词】:优化 蚁群算法 多态蚁群算法 Ant-Q 权值 信息素
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP301.6
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 发展及研究现状述11-12
  • 1.3 研究意义12-14
  • 1.4 本文主要研究内容14
  • 1.5 本文组织结构14-16
  • 第2章 蚁群算法16-24
  • 2.1 引言16
  • 2.2 蚁群算法的基本原理16-18
  • 2.3 基本蚁群系统模型及其实现18-23
  • 2.4 蚁群算法的优缺点23
  • 2.5 本章小结23-24
  • 第3章 多态蚁群算法24-34
  • 3.1 引言24
  • 3.2 多态蚁群算法的模型与实现24-27
  • 3.3 多态蚁群算法的不足27-32
  • 3.4 本章小结32-34
  • 第4章 多态蚁群算法的改进34-48
  • 4.1 引言34
  • 4.2 加权值的多态蚁群算法34-40
  • 4.3 结合ANT-Q 算法的多态蚁群算法40-46
  • 4.4 本章小结46-48
  • 第5章 算法的实验验证48-63
  • 5.1 引言48
  • 5.2 蚁群算法的参数设置48-52
  • 5.3 加权值的多态蚁群算法实现及分析52-58
  • 5.4 结合ANT-Q 算法的多态蚁群算法实现及分析58-61
  • 5.5 两种改进算法的比较61-62
  • 5.6 本章小结62-63
  • 结论63-65
  • 参考文献65-69
  • 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果69-70
  • 致谢70-71
  • 作者简介71

【引证文献】
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1 张锦;医疗器械车辆路径优化问题的研究[D];太原理工大学;2010年
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2 李明;基于工作流技术的蚁群算法性能研究[D];河北工业大学;2007年
3 辛雅斐;蚁群算法中基于信息增益的信息素值的分析与改进[D];暨南大学;2008年
4 郝伟;蚁群最短路径算法优化及其在GIS中的应用研究[D];西北大学;2009年
5 李莉;废钢破碎机的转子动力学分析及配锤优化研究[D];吉林大学;2009年
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7 邓麟勇;考虑时滞的大跨度空间网格结构风振预测控制研究[D];上海交通大学;2009年
8 刘勇;基于蚁群算法的应急救援最优路径研究[D];中国地质大学;2010年
9 高洁;蚁群平面网孔搜索算法在水电仿真软件中的实现[D];东北大学;2008年
10 贺彦杰;改进遗传算法及其在TSP问题中的应用[D];燕山大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 李栋;曹义华;苏媛;冯婷;;基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划[J];北京航空航天大学学报;2006年03期
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2 苏晓鹭;于洋;葛斌;;蚁群算法在欠驱动系统Pendubot优化控制中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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7 陈佳彬;张翔;;全局优化算法研究[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
8 赵元;张新长;康停军;;基于多叉树蚁群算法在区位选址中的应用[A];广东省测绘学会第九次会员代表大会暨学术交流会论文集[C];2010年
9 张丹;华红艳;邵丽红;;扰动蚁群算法中参数的优化选择[A];中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集[C];2010年
10 赵元;张新长;康停军;;基于多叉树蚁群算法在区位选址中的应用[A];全国测绘科技信息网中南分网第二十四次学术信息交流会论文集[C];2010年
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1 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
2 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
3 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
4 李晋江;海量数据点三维重构中一类关键问题研究[D];山东大学;2010年
5 庄梅玲;三维衣身原型曲面展平技术的研究[D];东华大学;2010年
6 周晖;自由搜索算法及其在传感器网络中的应用[D];东华大学;2010年
7 周巍;煤矿井下搜救探测机器人的路径规划及轨迹跟踪控制研究[D];太原理工大学;2011年
8 张凌云;高密度电阻率勘探反演的非线性方法研究[D];太原理工大学;2011年
9 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
10 谢丽萍;基于拟态物理学的全局优化算法设计及性能分析[D];兰州理工大学;2010年
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1 李颖;用蚁群算法求解最小极大流问题[D];河南理工大学;2010年
2 岳广飞;基于二次搜索的搜索引擎技术研究[D];山东科技大学;2010年
3 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
4 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
5 耿东山;基于蚁群算法的机器人全局路径规划[D];郑州大学;2010年
6 唐高松;基于Volterra级数模型辨识的旋转机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
7 刘军;基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究[D];郑州大学;2010年
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10 林政文;基于NS2的Ad Hoc网络性能仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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2 徐志胜,冯凯,徐亮,冯春莹;基于GIS的城市公共安全应急决策支持系统的研究[J];安全与环境学报;2004年06期
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10 瞿伟廉,徐幼麟;ER/MR智能阻尼器对空间网壳结构地震反应的半主动控制[J];地震工程与工程振动;2001年S1期
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1 尹卫东;矿井火灾救灾决策支持系统研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
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10 任瑞春;基于排序加权的蚁群算法[D];大连海事大学;2006年
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