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《扬州大学》 2004年
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蚁群算法的改进与应用

秦玲  
【摘要】:人们从仿生学的机理中受到启发,提出许多解决复杂优化问题的新方法,统称为元启发(metahueristic)算法,如遗传算法、进化策略、模拟退火、蚁群算法、禁忌搜索(tabu search)算法等,并成功地应用于实际问题,蚁群算法(ant colony algorithm,简称ACA)是最近几年才提出来的一种新型的模拟进化算法,它是由意大利学者M.Dorigo,V.Mahiezzo,A.Colorni等人受到人们对自然界中真实蚁群集体行为的研究成果的启发而首先提出来的。他们充分利用蚁群搜索食物的过程与旅行商问题(TSP)之间的相似性,通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程中个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁群到食物源的最短路径的原理解决了TSP问题,取得了很好的结果。随后,蚁群算法被用来求解job-shop调度问题、指派问题、序列求序(sequential ordering)等NP完全问题,显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的优越性,证明它是一种具有广阔发展前景的好方法。 但是,蚁群算法仍然存在一些缺陷:如在性能方面,算法的收敛速度和所得解的多样性、稳定性等性能间存在矛盾:这是因为蚁群中多个个体的运动是随机的,虽然通过信息的交流能够向着最优路径进化,但是当群体规模较大时,很难在较短时间内从复杂无章的路径中找出一条较好的路径,如果一味加快收敛速度则很可能导致蚂蚁的搜索陷入局部最优造成早熟、停滞现象。应用范围方面,蚁群算法的应用尚且局限在较小的范围中,难以处理连续空间的优化问题:由于每个蚂蚁在每个阶段所作的选择总是有限的,它要求离散的解空间,因而它对组合优化等离散优化问题很适用,而对线性和非线性规划等连续空间的优化问题的求解不能直接应用。 本文首先详细介绍了基本蚁群算法并综述了当前国内外蚁群算法的研究现状;分析了蚁群算法中蚂蚁搜索过程的本质,针对上述蚁群算法存在的问题,在第四章提出了平衡蚁群算法收敛速度解的性能之间矛盾,提高其性能的四种改进蚁群算法,并总结当前研究工作,分析相关问题,给出了我们在该方面工作的进一步研究思路。 第一种算法是基于分布均匀度的自适应蚁群算法,根据优化过程中蚂蚁的分布均匀度,动态地调整下一次迭代过程中蚂蚁分布的大致范围,同时根据不同蚂蚁选择的各条路径构成解的好坏程度有差别的自适应更新相应路径上的信息量。第二种算法模拟蚂蚁感觉和知觉行为,将蚂蚁的搜索过程分为三个阶段,在不同阶段有差别的采取不同的优化机制,成功地避免蚂蚁完全受信息量影响的“道听途说”而造成的干 扬州大学石贞{一学位论文 扰和自日选路,第三种算法是改进的增强型蚁群算法,通过增强全局(或局部)最优解 和全局(或局部_次优解的路径上的信息量浓度以及对它们进行交叉和变异操作的遗 传优化方法来改进增强型蚁群算法.第四种算法在算法中引入免疫遗传学 (i mmunogenetics)及免疫系统中的浓度控制机制,调节蚂蚁遍历过程中的信息量分布, 弓!用小生境技术(n iche),将蚁群分化为若干小子群独立进化.实验证明这四种算法平 衡了收敛速度与解的多样性之间的矛后,有效避免了早熟和停滞现象. 在研究过程中,我们发现基本蚁群算法的一个不可忽视的应用缺陷是不太适合 求解连续性优化问题,为此在第五章,我们还提出一种用蚁群算法求解连续空间优化 问题的方法,将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量 求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体的值.实践证明,这种方 、法可推广应用到其他连续空间的优化问题之中,突破了基本蚁群算法的应用局限,为 将该算法应用于连续性优化问题提出了新的途径, 另外,我们还把蚁群算法应用于o一1背包问题,武器一目标分配问题、Flow一shoP 问题以及Qos路由问题,都获得了比较好的应用,取得了较好的效果.特别是在解决 Qos成组多播路由问题的改进蚁群算法中,不但简化了算法中参数的选取过程,还避 免了将各个度量参数的简单归一,算法能充分保证实际网络Qos需求. 在本文中,我们提出求解TSP问题的四种提高蚁群算法性能的改进算法,给出该 方面工作的进一步研究思路;同时改进基本蚁群算法结构,使其适应于求解连续优化 问题;研究其优化本质,将其应用于除TSP问题外的五种不同应用问题,大量应用实例 的实验结果证明,这些改进的蚁群算法不但加速了蚁群算法的收敛速度,提高了优化 所得解的质量,而且扩大了蚁群算法的应用范围.
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
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7条
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5 彭少明;流域水资源调配决策理论与方法研究[D];西安理工大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 唐晓寒;基于最大最小蚁群算法的多配送中心智能物流调度研究[D];河南工业大学;2010年
2 李小秀;应急通信监控系统中移动代理运行机制研究[D];沈阳理工大学;2010年
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4 朱青;基于蚁群算法的船舶航线设计方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
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6 辛达;基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的研究[D];合肥工业大学;2006年
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8 万伟锋;彬长矿区矿井水资源化及坑口电站净水厂优化选址研究[D];长安大学;2006年
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10 刘越屿;结合蚁群算法的GIS技术在多时间窗口车辆路径问题中的应用[D];汕头大学;2007年
【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 刘艳华;张承中;王小平;龚葳;;基于遗传神经网络的采暖季PM_(10)浓度预测[J];安徽农业科学;2009年16期
10 陆克芬;方崇;张春乐;;基于人工鱼群算法的投影寻踪评价方法研究[J];安徽农业科学;2009年23期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨益;方潜生;汪力君;;基于Handel-C的数字芯片的设计方法研究与实现[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
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4 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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6 孙燕;孙峥;;利用正交遗传算法优化交通检测点分布[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 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
8 郭玉堂;刘路路;;基于佳点集遗传算法的边缘检测[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 刘向;邹逢兴;张湘平;高政;;面向节能的混合流水车间调度方法的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 ;Optimal Design of Neuro-Fuzzy Controller Based on Ant Colony Algorithm[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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
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3 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
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6 黄林峰;多目标进化算法研究[D];中国科学技术大学;2009年
7 刘飞;四足机器人步态规划与平衡控制研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 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
9 魏建香;学科交叉知识发现及其可视化研究[D];南京大学;2010年
10 张会红;基于XNOR/OR的FPRM极性优化研究[D];华东理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋慧;改进的遗传算法在电力系统无功优化中的应用[D];安徽工程大学;2010年
2 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
3 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
4 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
5 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 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
7 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
8 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
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10 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁国栋;;电力变压器故障规律及其检修模式的分析[J];安徽电力;2004年02期
2 车颍涛;朱媛;;应急管理中的动态车辆调度[J];安全;2007年06期
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1 陈少田;叶震;叶大庸;赵宝;;移动Agent迁移策略知识库的建立[A];AECC专题学术研讨会论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王联国;人工鱼群算法及其应用研究[D];兰州理工大学;2009年
2 张可;车辆导航系统关键技术研究[D];北京工业大学;2001年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李云刚;自由搜索算法的改进及其在图像分割中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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9 李青;集装箱船船型要素改变对阻力性能的影响[D];哈尔滨工程大学;2001年
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【二级引证文献】
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1 马莉莉;;浅谈蚁群算法[J];才智;2008年20期
2 韩成;赵斌;白宝兴;杨华民;范静涛;郭威;;基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2008年04期
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4 王芳;姜长生;;多机协同多目标攻击的遗传蚁群算法研究[J];电光与控制;2008年10期
5 王鹏飞;田冲;;用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法[J];电脑知识与技术;2008年S2期
6 张祖琼;;蚁群算法的研究及应用进展[J];电脑知识与技术;2009年09期
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8 万明明;彭林;王彦强;;优化目标可靠性的配电网网架规划[J];电气开关;2010年06期
9 徐云飞;;多出救点、多物资、多救助点的救灾物资调拨模型研究[J];电子技术;2011年07期
10 陈祥国;武小悦;;卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法[J];系统工程;2008年12期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 石鸿雁;贝肇宇;;一种求解函数优化的混合蚁群算法[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
2 石鸿雁;贝肇宇;;基于蚁群算法的图像匹配方法[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李升;大坝安全风险管理关键技术研究及其系统开发[D];天津大学;2012年
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10 彭运芳;多品种混流制造车间运作控制方法研究与应用[D];华中科技大学;2010年
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5 李小秀;应急通信监控系统中移动代理运行机制研究[D];沈阳理工大学;2010年
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7 宋红星;多模式资源约束项目工期—成本优化问题研究[D];江南大学;2010年
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3 陈霖;分层MIMO系统接收技术研究[D];西安电子科技大学;2009年
4 冯勇;无线传感器网络数据收集与生存算法研究[D];电子科技大学;2011年
5 张圆圆;指纹识别技术相关算法的研究[D];北京邮电大学;2012年
6 王体龙;光电侦察中目标快速识别算法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
7 刘德华;大边际分类模型中的快速算法与理论分析[D];浙江大学;2013年
8 赵楠楠;无线传感器网络拓扑控制算法研究[D];北京邮电大学;2011年
9 梁俊斌;无线传感网中低能耗数据收集协议研究[D];中南大学;2010年
10 尹建川;径向基函数神经网络及其在船舶运动控制中的应用研究[D];大连海事大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 倪春恩;Metaheuristics算法在分裂系搜索上的应用[D];上海交通大学;2011年
2 周永亮;非负矩阵分解问题算法的研究[D];西安电子科技大学;2011年
3 张忠威;多集合分裂可行问题的算法研究[D];南京邮电大学;2011年
4 王丹丹;星图网络并行最优路径寻找算法的研究与设计[D];广东工业大学;2011年
5 朱晓瑜;对LDPC码LLR BP算法的改进及硬件实现[D];烟台大学;2013年
6 周鹏;改进的H-K算法和α-LMS算法及其应用研究[D];南京航空航天大学;2005年
7 卢允伟;温湿度检测无线传感网的节能数据收集技术[D];浙江工业大学;2010年
8 潘水君;典型空间谱估计算法性能分析[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 刘子胜;基于ST算法的框架稀疏性若干问题研究[D];河南大学;2013年
10 曾光;室内精确定位算法研究[D];华东理工大学;2014年
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