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基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法 被引量:17
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作者 周袅 葛洪伟 苏树智 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期156-161,共6页
针对连续域混合蚁群算法(HACO)易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法(QAHACO)。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范围,提高了算法的全局搜索能力,并且... 针对连续域混合蚁群算法(HACO)易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法(QAHACO)。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范围,提高了算法的全局搜索能力,并且自适应地调整信息素挥发速率,更好地平衡收敛速度和收敛精度,其次采用了一种信息分享机制,将当前解与其他所有解的平均距离和当前解与至今最优解的距离相结合,进一步加快收敛速度。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,和连续域蚁群及其改进算法相比,QAHACO算法的寻优能力明显提高,寻优速度有一定的优势。 展开更多
关键词 连续域蚁群优化 信息分享机制 信息素 信息素挥发 局部最优
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一种信息素挥发DPSO及其应用研究
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作者 李军军 许波桅 +1 位作者 甘世红 张海刚 《工业仪表与自动化装置》 2011年第4期3-5,共3页
以离散状态的信息素编码,对算法迭代公式进行调整,以信息素为依据进行离散状态选择,提出一种新颖的信息素挥发离散微粒群算法。收敛性分析表明,在一定参数条件下微粒轨迹可收敛。基于时延约束的最小能耗路由优化结果显示,该方法具有较... 以离散状态的信息素编码,对算法迭代公式进行调整,以信息素为依据进行离散状态选择,提出一种新颖的信息素挥发离散微粒群算法。收敛性分析表明,在一定参数条件下微粒轨迹可收敛。基于时延约束的最小能耗路由优化结果显示,该方法具有较好的搜索性能。 展开更多
关键词 离散微粒群优化 信息素挥发 无线传感网络 路由
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复杂环境路径规划的改进蚁群算法 被引量:20
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作者 周之平 华路 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1773-1776,共4页
为了克服传统蚁群算法在路径规划中容易出现早熟收敛、陷入局部最优、算法运行慢等缺点,提高算法在路径规划中的性能,提出了改进蚁群算法的距离启发因子、权值系数动态调整的方法,并且利用模拟退火算法的思想,改进蚁群算法的信息素挥发... 为了克服传统蚁群算法在路径规划中容易出现早熟收敛、陷入局部最优、算法运行慢等缺点,提高算法在路径规划中的性能,提出了改进蚁群算法的距离启发因子、权值系数动态调整的方法,并且利用模拟退火算法的思想,改进蚁群算法的信息素挥发系数。该算法通过这种改进可以避免出现早熟收敛和陷入局部最优,且可以提高算法的运行速度。利用改进的蚁群算法进行路径规划仿真,仿真结果表明,该算法是一种有效的路径规划算法。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径规划 距离启发因子 模拟退火 信息素挥发系数
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基于惯性蚁群算法的机器人路径规划 被引量:8
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作者 何少佳 刘子扬 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期245-248,共4页
栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无... 栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无障碍物时,将中间节点删除,换成优化路径。根据优化信息,动态调整信息素挥发系数,提高了算法环境适应能力。仿真结果表明,相比传统蚁群算法,惯性蚁群算法能更快地找到较优路径,能有效优化路径质量。 展开更多
关键词 惯性蚁群算法 路径规划 信息素挥发系数
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On the Development of a Hybridized Ant Colony Optimization (HACO) Algorithm 被引量:1
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作者 Kayode J. Adebayo Felix M. Aderibigbe Adejoke O. Dele-Rotimi 《American Journal of Computational Mathematics》 2019年第4期358-372,共15页
This paper proposes a Hybridized Ant Colony Optimization (HACO) algorithm. It integrates the advantages of Ant System (AS) and Ant Colony System (ACS) of solving optimization problems. The main focus and core of the H... This paper proposes a Hybridized Ant Colony Optimization (HACO) algorithm. It integrates the advantages of Ant System (AS) and Ant Colony System (ACS) of solving optimization problems. The main focus and core of the HACO algorithm are based on annexing the strengths of the AS, ACO and the Max-Min Ant System (MMAS) previously proposed by various researchers at one time or the order. In this paper, the HACO algorithm for solving optimization problems employs new Transition Probability relations with a Jump transition probability relation which indicates the point or path at which the desired optimum value has been met. Also, it brings to play a new pheromone updating rule and introduces the pheromone evaporation residue that calculates the amount of pheromone left after updating which serves as a guide to the successive ant traversing the path and diverse local search approaches. Regarding the computational efficiency of the HACO algorithm, we observe that the HACO algorithm can find very good solutions in a short time, as the algorithm has been tested on a number of combinatorial optimization problems and results shown to compare favourably with analytical results. This strength can be combined with other metaheuristic approaches in the future work to solve complex combinatorial optimization problems. 展开更多
关键词 ANT COLONY System Metaheuristics pheromone JUMP Transition Probability pheromone evaporation RESIDUE Hybridized ANT COLONY Optimization
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基于自适应ACO的多约束QoS路由研究 被引量:3
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作者 杨坚 彭玉旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期106-110,共5页
为了解决无线传感器网络Qo S(Quality of Service,Qo S)路由在寻找最优路径时要满足时延、抖动、能量等多个约束条件的问题,提出一种新的自适应蚁群优化算法,该算法有两方面的自适应策略。将信息素挥发因子ρ设置为动态自适应,在自适应... 为了解决无线传感器网络Qo S(Quality of Service,Qo S)路由在寻找最优路径时要满足时延、抖动、能量等多个约束条件的问题,提出一种新的自适应蚁群优化算法,该算法有两方面的自适应策略。将信息素挥发因子ρ设置为动态自适应,在自适应因子μ作用下动态变化,增强算法的寻优能力,避免算法陷入局部最优;以多约束为条件建立加权的适应度函数,通过适应度函数值与自适应因子μ共同影响路径上的信息素更新,增强算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法在满足多约束条件方面具有良好的效果。 展开更多
关键词 自适应蚁群算法 多约束条件 服务质量(Qo S)路由 信息素挥发因子 适应度函数
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一种基于自适应信息素蒸发系数的WSN蚁群路由算法 被引量:2
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作者 王恭 孙铭阳 +1 位作者 孙汇阳 滕子铭 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期41-47,共7页
目前无线传感器网络中存在的蚁群环路现象和网络节点能量分布不均衡等问题,容易导致节点过早休眠、网络生存周期短。以现有蚁群算法为基础,重构蚂蚁数据包包头结构,在前向蚂蚁数据包中增加数据包序列号、数据包源地址、数据包途径节点... 目前无线传感器网络中存在的蚁群环路现象和网络节点能量分布不均衡等问题,容易导致节点过早休眠、网络生存周期短。以现有蚁群算法为基础,重构蚂蚁数据包包头结构,在前向蚂蚁数据包中增加数据包序列号、数据包源地址、数据包途径节点数目、途径中继节点消耗的全部能量、路径长度和数据包生存时间,在后向蚂蚁数据包中增加数据包初始能量和平均剩余能量等数据;重新设计信息素更新公式,引入自适应信息素蒸发系数,将路由跳数修正为多跳消耗的能量值,提高信息素更新公式的准确性,使网络中各节点的能量消耗更均衡;改进信息素增量公式,将数据包访问过的节点数重新定义为节点能量损耗函数,在信息素更新公式中,通过修正节点能量损耗函数,可以真实有效地反映出真实的节点能量损耗,提高信息素增量的精确度。通过仿真实验对比,结果表明:改进算法最短寻优路径缩短了5.7%,网络中节点死亡数均小于其他两种对比算法。改进算法可以有效削弱蚂蚁环路效应,提高算法收敛速度,平衡网络节点能量,延长网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 环路效应 自适应信息素蒸发系数 路由 节点能量
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