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《浙江工业大学》 2010年
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改进的蚁群算法及其应用研究

祝永华  
【摘要】: 蚁群优化算法是一种新颖的仿生进化类算法,它具有正反馈、并行计算、较强的鲁棒性等特点,适用于求解各种复杂组合优化问题,有着广泛的应用。由于其发展时间较短,在不少方面存在着改进的空间。因此对蚁群算法的深入研究从理论上或实际应用上来说都有较大的意义。 针对基本蚁群算法在求解组合优化问题过程中容易出现过早收敛或停滞现象,本文将几种通用的优化算法与蚁群算法相结合,提出了一种改进的蚁群算法,较好的解决了这些问题,并且将其应用于自动售货机货物配送路径管理的实际问题。 本文的研究工作主要从以下几个方面展开: 1.比较深入、系统的研究蚁群算法的理论及其在TSP中的应用。具体介绍蚁群算法的基本模型、特点、构成以及实现方法,对蚁群算法中各参数的合理选取进行多次实验分析,深入地剖析了各主要参数的特点,并给出算法参数选取的基本准则。 2.针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种改进的蚁群算法。在改进的蚁群算法中,充分吸收相遇算法、最大最小蚁群算法的优点,并采用信息素局部优化策略,实现了动态的自适应调整。根据改进的算法编写了程序,综合选取几个典型TSP(旅行商问题)进行实验,结果表明改进的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性。 3.在自动售货机货物配送路径管理中应用蚁群算法进行研究。虽然蚁群算法在组合优化类问题中已经有相当广泛的应用,但应用于自动售货机的货物配送管理中以前尚不多见。本文分析了自动售货机配送路径相对于普通TSP问题的特殊性,建立了配送路径管理的简化模型,给出了实用的算法步骤和程序流程图,将改进的蚁群算法应用于最优配送路径的选择,取得了较好的实验结果。 通过采用Matlab工具对改进的蚁群算法进行仿真测试,结果表明该算法在最优路径的获取以及减少计算迭代次数等方面相较于基本蚁群算法都有明显改善。本文的研究成果对蚁群算法的进一步研究有一定的参考价值,对自动售货机货物配送路径研究也有一定的指导意义和应用价值。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
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6 祝锐;蚁群算法在电力系统PMU优化配置中的应用[D];湖北工业大学;2013年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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3 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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10 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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1 朱洁;珠三角城际轨道交通线网跨线列车交路优化研究[D];西南交通大学;2012年
2 荆长林;基于分布式蚁群算法的城市路网动态最短路径搜索研究与实现[D];北京交通大学;2012年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前9条
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3 胭苒;不做“臭”男人[N];卫生与生活报;2006年
4 任吾;关于爱情的新发现[N];光明日报;2002年
5 记者 陈勇;人体免疫力能敌艾滋病吗[N];新华每日电讯;2000年
6 小荣;蜜蜂与现代科技[N];中国知识产权报;2000年
7 北京自然博物馆 侯迎;蚂蚁的趣事轶闻[N];北京科技报;2003年
8 选自《昆虫大家族》;奇奥的蚂蚁王国[N];大众科技报;2001年
9 王礼陈;研究发现:恐惧可能会通过汗液传染[N];新华每日电讯;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前6条
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3 王笑蓉;蚁群优化的理论模型及在生产调度中的应用研究[D];浙江大学;2003年
4 左洪浩;蚁群优化算法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2006年
5 杨剑峰;蚁群算法及其应用研究[D];浙江大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨洁;基于信息素强度的蚁群算法及其应用研究[D];湖南大学;2009年
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3 刘金艳;蚜虫报警信息素的合成及生物活性研究[D];首都师范大学;2008年
4 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
5 陈龙佳;褐色克粪蚊信息素的组分鉴定及菇房诱集效果研究[D];华中农业大学;2014年
6 张志云;八肋游仆虫信息素在大肠杆菌中的表达、纯化及其活性测定[D];山西大学;2003年
7 刘瑞杰;蚁群算法及其应用研究[D];重庆大学;2012年
8 程日来;最大团问题的蚁群算法研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
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10 肖广雪;基于信息素和多Agent协商的柔性路径下跨单元调度方法[D];北京理工大学;2011年
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