求解TSP的改进蚁群算法 被引量：23

1

作者 侯文静 马永杰 +1 位作者 张燕 石玉军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2087-2089,共3页

针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速... 针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。 展开更多

关键词 蚁群算法(aca) 旅行商问题 候选城市列表 聚类 蚁群系统(ACS)

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基于支持向量机的道路交通事故数据统计模型研究 被引量：20

2

作者 胡启洲 高宁波 叶茂 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-44,共6页

为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参... 为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参数的选取,利用ACA优化其训练参数的选择过程,得到基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型。利用该模型对小样本及非线性数据优越的预测性能进行年交通事故量的预测。结果表明,与一些其他模型相比,基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对交通事故数量进行拟合、预测和统计分析。 展开更多

关键词 道路交通 交通事故 支持向量机(SVM) 蚁群算法(aca) 数据统计分析模型

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新型蚁群算法在TSP问题中的应用 被引量：9

3

作者 张弛 涂立 王加阳 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2944-2949,共6页

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高... 针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高了算法种群的多样性,同时将轮盘赌算子利用到城市转移规则中,有利于提高算法的收敛速度;另一方面,将种群个体的差分信息应用于局部信息素更新规则中,有利于搜索全局解;最后灾变算子避免算法陷入局部最优,而达到全局最优。新型的蚁群算法具有更强的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性,同时为解决其他优化问题提供新的思路。 展开更多

关键词 蚁群算法(aca) 轮盘赌 信息素 差分演化 灾变

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融入遗传算子的蚁群算法求解TSP问题 被引量：9

4

作者 张晓玲 黄力 《广西民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第3期81-87,共7页

提出一种融入遗传算子(Genetic Operator)的蚁群算法(ACAGO)求解旅行商问题(TSP).蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法,并且已经在求解TSP问题上成功地应用.然而,基本的蚁群算法存... 提出一种融入遗传算子(Genetic Operator)的蚁群算法(ACAGO)求解旅行商问题(TSP).蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法,并且已经在求解TSP问题上成功地应用.然而,基本的蚁群算法存在收拟速度慢,容易陷入局部最优等不足.ACAGO算法通过使用遗传算法的交叉算子和变异算子扩大解的局部搜索空间,而选择算子则可以使好的解集的信息素的浓度得到增强,加快了算法的收敛速度.文章对ACAGO算法的执行过程进行了说明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该融入遗传算子的蚁群算法和基本的蚁群算法进行了比较.比较结果表明了本文的新的ACAGO算法具有更大的优势,它不但能使算法求解到更好的解,而且加快了算法的收敛速度. 展开更多

关键词 蚁群算法(aca) 遗传算法(GAs) 旅行商问题(TSP) 融入

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蚁群算法在智能LED路灯控制中的应用研究 被引量：5

5

作者 张立萍 柴万东 孟散散 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期584-590,共7页

为对LED路灯的有效监控,提出基于电力线载波通信(PLC)技术的LED路灯网络的智能化监控系统。基于蚁群算法(ACA)研发了一种适用于低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在计算目标函数、更新信息素的规则、状态转移规则及搜索等各方面进行... 为对LED路灯的有效监控,提出基于电力线载波通信(PLC)技术的LED路灯网络的智能化监控系统。基于蚁群算法(ACA)研发了一种适用于低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在计算目标函数、更新信息素的规则、状态转移规则及搜索等各方面进行优化。设计了路灯自动路由模型,同时给出自动路由协议框架,可以动态识别低压配电网络的信道质量,对PLC网络路由进行动态维护,从而保证通信网络的有效性。通过信道仿真模型和现场试验,验证了本文方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 电力线载波通信(PLC) LED路灯 蚁群算法(aca) 自动路由

原文传递

基于混沌优化机制的无人机航路规划方法研究 被引量：4

6

作者 杨帆 刘蓉 +2 位作者 卫强强 梁瑾 李嘉 《电子设计工程》 2018年第12期157-161,166,共6页

针对无人机航路规划过程中蚁群算法(ACA)极易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混沌蚁群算法(CACA)。它将混沌映射到标准ACA的初始化环节中以此来设置初始信息素值,采用混沌扰动的局部再搜索机制和信息素更新策略,有效克服了局部最... 针对无人机航路规划过程中蚁群算法(ACA)极易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混沌蚁群算法(CACA)。它将混沌映射到标准ACA的初始化环节中以此来设置初始信息素值,采用混沌扰动的局部再搜索机制和信息素更新策略,有效克服了局部最优的缺陷,提高了搜索效率。在整个算法中,通过动态调整调节系数以及引入Ulam_von Neumann混沌映射,进一步缩短搜索空间,加速收敛,同时在ACA中加入目标指标,有效避免了蚂蚁转移中存在的方向模糊,加强其搜索方向。仿真结果表明,CACA可以有效避免局部最优,达到更好的穿透路径,满足了躲避威胁的要求。 展开更多

关键词 无人机 蚁群算法(aca) 混沌蚁群算法(Caca) 航路规划

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基于遗传蚁群融合算法的超弹性材料参数识别 被引量：2

7

作者 陈少伟 成艾国 +1 位作者 胡朝辉 何智成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第21期2627-2631,共5页

引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小。该算法融合蚁群算法(ACA)的特点与遗传算法(GA)的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索... 引入一种新的基于遗传蚁群融合算法的优化策略,构造超弹性材料的本构模型来分析反向问题,同时采用最小二乘法使仿真计算值和目标值之间的差值最小。该算法融合蚁群算法(ACA)的特点与遗传算法(GA)的交叉、变异进化策略,改善了解空间搜索的全局性。将该算法与GA进行了比较,结果显示该算法具有较好的优化精度。算例的最终结果也显示该算法在实际工程应用中具备一定的实用性。 展开更多

关键词 超弹性 遗传算法(GA) 蚁群算法(aca) 融合 反问题分析 参数识别

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基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析 被引量：4

8

作者 滕继东 徐光黎 申艳军 《安全与环境工程》 CAS 2010年第4期114-117,共4页

鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心... 鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 岩体 结构面产状 蚁群算法(aca) 模糊C均值(FCM)聚类算法

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基于TSP的蚁群算法研究 被引量：2

9

作者 陈娟 马晓慧 《现代计算机》 2013年第2期8-11,共4页

介绍蚁群算法的研究现状并对蚁群算法的逻辑结构进行分析,根据旅行商问题的描述,建立求解TSP的Ant Cycle蚁群算法模型,对该算法的步骤进行描述以及实现,对该算法复杂度进行分析研究,并对该算法的特点作以总结。

关键词 蚁群算法(aca) 旅行商问题(TSP) 算法模型 算法复杂度

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基于蚁群算法的配电网重构 被引量：2

10

作者 张云 海涵 《科技信息》 2008年第33期351-352,323,共3页

配电网络重构是一个非线性组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题,以达到线损最小。蚁群算法ACA(Ant colony Algorithm)是一种新型通用内启发式算法,研究表明该算法具有并行性、鲁棒... 配电网络重构是一个非线性组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题,以达到线损最小。蚁群算法ACA(Ant colony Algorithm)是一种新型通用内启发式算法,研究表明该算法具有并行性、鲁棒性等优良性质。结合配电网的特点,本文应用蚁群系统算法来解决配电网重构问题,建立了相应的数学模型,并给出求解过程。最后通过一个IEEE33节点算例验证了本文所提出的算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 配电网络重构 线损最小 蚁群算法(aca) 内启发式算法

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基于蚁群算法的PID控制器智能优化

11

作者 孟令雅 《自动化博览》 2007年第3期96-97,共2页

PID控制由于算法简单、鲁棒性好在过程控制中获得了广泛的应用,但是经典的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。本文介绍了蚁群算法的数学模型,针对某个线性系统设计了... PID控制由于算法简单、鲁棒性好在过程控制中获得了广泛的应用,但是经典的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。本文介绍了蚁群算法的数学模型,针对某个线性系统设计了基于蚁群算法的智能PID控制器,仿真表明智能PID控制器具有良好的控制性能。 展开更多

关键词 PID控制器 参数整定 蚁群算法(aca) 智能优化

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自适应蚁群算法在TSP问题中的应用

12

作者 张弛 付媛媛 贾丽媛 《湖南城市学院学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期54-57,共4页

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种自适应蚂蚁算法(Self-Adaptive Ant Colony Algorithm,SAACA)并选择典型TSP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.

关键词 蚁群算法(aca) 自适应 信息素 模拟退火搜索

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基于人工免疫—蚁群混合算法的WSN路径优化研究

13

作者 陈蒂 郑更生 《软件导刊》 2013年第1期49-51,共3页

人工免疫算法(AIA)是借鉴人体免疫机制提出的一种智能算法,它具有快速随机的全局搜索能力,但不能有效利用系统的正反馈信息,往往会做大量的冗余迭代,降低了求解效率;而蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但由于初期信息素匮乏,求解速... 人工免疫算法(AIA)是借鉴人体免疫机制提出的一种智能算法,它具有快速随机的全局搜索能力,但不能有效利用系统的正反馈信息,往往会做大量的冗余迭代,降低了求解效率;而蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但由于初期信息素匮乏,求解速度低。基于这两种智能算法的优劣势,提出的AIAC算法充分利用了AIA的快速性和全局收敛性产生初始解,再利用蚁群算法提高求解效率,在Matlab上取得了较好的仿真效果。 展开更多

关键词 算法(AIA) 蚁群算法(aca) 免疫因子 AIAC

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海底隧道火灾救援搜索优化研究 被引量：3

14

作者 陈明仙 沈斐敏 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期56-61,共6页

为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩... 为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩阵和启发式函数确立规则,以克服搜索网络复杂和路径选择策略单一的问题,并求解模型。最后,以翔安海底隧道火灾为例进行模拟。结果表明,使用该模型在实现路径最短目标的同时,能优先对CO浓度较高的点进行救援搜索,降低CO对滞留人员的伤害。 展开更多

关键词 海底隧道火灾 救援搜索 优化建模 CO浓度 改进蚁群算法(aca)

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一种基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络 被引量：8

15

作者 洪月华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第4期156-159,共4页

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复... 为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越. 展开更多

关键词 蚁群算法aca 粗糙集 BP神经网络

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