改进的蚁群算法及其应用
一种改进的蚁群算法及其在VRP中的应用
其值， 进而对算法进行 改进。既提高 了算法的收敛性 ， 又避 免 了算 法过早地 陷入 局部最优 ， 高 了解 的质量。通 过实验证 明 提
算法可行、 有效。
关键词 车辆路径 问题 中 图法分类号
蚁 群算法
遗传 算法 Ｂ
Ｕ ９ ．１ ； ４ ２ ３ ２
文献标志码
车辆路 径 问题 （ ｅｉｅＲ ｕｉｇＰｏｌｍ，Ｖ Ｐ Ｖ ｈｃ ｏｔ ｒｂｅ ｌ ｎ Ｒ ）
２０ Ｓｉ ｅｈ Ｅ ｇ ｇ ０ ８ ｅ．Ｔ ｅ． ｎｎ ． Nhomakorabea一
种改进 的蚁群算法及其在 Ｖ Ｐ中的应 用 Ｒ
屈先锋 左 春 荣
（ 合肥工业大学管理学院 ， 合肥 ２０ ０ ） ３０ ９
摘
要
从基本 的蚁 群算法 出发， 讨论参数 、 ＰＱ 的改变对算法 的影 响， 卢及 、 并通过遗传 算法对 、 Ｑ进行遗传变异改变 卢和
领域 的一大 类重要 问题 ， 是现 时效 率 化 配送 的重 压
ｆ， 户 ｉ １ 客 的需求 由 ｋ车完成 ；
，
是ＧＤｎｉ和Ｊ ａ ｅ于ｌ９ ．ａｚ ． ｓ ｒ ９ 年提出的 ｔ ｇ Ｒｍ ５ 运筹学 Ｙ Ｉ 否则 。 ｌ ｏ ｊ ｋ
此 问题 的数 学模 型为 ：
支撑技 术 。 由于 Ｖ Ｐ是 Ｎ 一 题 ， 确算 法 只能 Ｒ Ｐ难 精
２ １ 蚁群 算 法原理 ． 蚂蚁 算法 是 一 种 源 于 自然 界 中生 物 世 界 的 新
维普资讯
科
学
技
术
与
工
程
８卷
的仿生类随机型搜索算法 ， 该算法由意大利学者 Ｍ． Ｄ ｆ ｏＶ Ｍ ｎ ｚ ， ． ｏ ｒ ｉ ｏ ｇ ， ． ａｉ ｚ Ａ Ｃ ｌ ｉ 等首先提出 。蚁群 ｉ ｅｏ ｏｎ Ｊ 算法具有群体合作、 正反馈选择 、 并行计算等特点。
改进的蚁群算法及其在TSP问题中的应用
ＹＥ Ｔｉ ｇ ｔｎ ．Ｓ ｎ ．ｉ ｇ ＵＮ ． ｎ Ｈｅ ｍｉ ｇ 。ＸＩ Ｗ ｅ Ｅ ｉ
０ 引言
蚁 群 优 化 算 法 （ ｎ ｃｌｎ ｐｉ ｚｔｎ 简 称 ａｔ ｏ ｙｏｔ ａｉ ， ｏ ｍｉ ｏ Ａ Ｏ） 二 十 世 纪 九 十 年 代 由 意 大 利 学 者 Ｍａｃ Ｃ 是 ｒｏ Ｄｒｏ ｏｉ 等人 在 蚂蚁觅食 行为 的启 发下 提 出 的一 种元 ｇ 启发 式算法 ， 要针 对 解 决离 散 的组合 优 化 问 。蚁 主
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中所展现出的群体智能和寻优能力。
该算法自提出以来，在诸多领域得到了广泛的应用，尤其在路径寻优问题上表现出色。
本文将首先介绍蚁群算法的基本原理，然后探讨其在路径寻优中的应用，并分析其优势与挑战。
二、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并相互交流的行为，实现寻优过程。
其主要特点包括：1. 分布式计算：蚁群算法采用分布式计算方式，使得算法具有较强的鲁棒性和适应性。
2. 正反馈机制：蚂蚁在路径上释放的信息素会吸引更多蚂蚁选择该路径，形成正反馈机制，有助于找到最优解。
3. 多路径搜索：蚁群算法允许多条路径同时搜索，提高了算法的搜索效率。
三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优是蚁群算法的一个重要应用领域，尤其是在交通物流、机器人路径规划等方面。
以下是蚁群算法在路径寻优中的具体应用：1. 交通物流路径优化：蚁群算法可以用于解决物流配送中的路径优化问题，通过模拟蚂蚁的觅食行为，找到最优的配送路径，提高物流效率。
2. 机器人路径规划：在机器人路径规划中，蚁群算法可以用于指导机器人从起点到终点的最优路径选择，实现机器人的自主导航。
3. 电力网络优化：蚁群算法还可以用于电力网络的路径优化，如输电线路的规划、配电网络的优化等。
四、蚁群算法的优势与挑战（一）优势1. 自组织性：蚁群算法具有自组织性，能够在无中央控制的情况下实现群体的协同寻优。
2. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
3. 适用于多约束问题：蚁群算法可以处理多种约束条件下的路径寻优问题。
（二）挑战1. 计算复杂度高：蚁群算法的计算复杂度较高，对于大规模问题可能需要较长的计算时间。
2. 参数设置问题：蚁群算法中的参数设置对算法性能有较大影响，如何合理设置参数是一个挑战。
蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用
c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。
智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。
路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。
最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。
近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。
A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。
随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。
改进的种群分类蚁群算法及其应用
性 尽 量 大【 ，从 而 实现 对数据 的分 类 。聚 类分析 即 ２ １
可 以作 为一个 单独 的算 法使 用 ，也 可 以作 为 其他数 据挖 掘算 法的 一个预 处理 步骤 ，因此 ，其 是数 据挖 掘领 域 的一个 重要研 究课 题。 目前 用得 比较 多的聚
１ 引言
蚁群算法是由 Ｍ． ｏ ｉｏ于 １ ９ Ｄ ｒ ｇ ２年提 出来的一 ９
类遗传算法 ，并将其应用到聚类分析以展现其优 良的
效果。 聚 类分析 的基 本思 想是根 据 “ 以类聚 ” 的原 物
种 新型进化算法，其原理是从 生物进化 的机 理 中受到 启发，模拟 自然界 中真 实蚁群 的觅食 行为而形成的一
ｓ ｎ ｉｎ ｅｃ ｎ ｃｏ ｓ ｅ ｓｃ ａａ ｔｒ ｓｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ Ｉ ｃ ｎ ｓ ｎ ｆ ａ ｔ ｒｖ ｎ ｒ ｃ ｃｔ ， ｈ ｎ ｅ ｔ ｃ ｏ ｓ ｉ ｕ ｎ ｓ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ． ｔ ａ ｉ ｉ ｃ ｎ ｌ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｏ ｉ ｔ ｅ ｅ ｇ ｉ ｙ ｐ ｙ
计 算 机 系 统 应 用
２１ 年 第 １ ０ ０ ９卷 第 １ 期
改进 的种群分 类蚁群 算法及其应 用①
刘 芳 李义杰 （ 辽宁工程技术大学 计算机软件 与理论 辽 宁 葫芦岛 １ ５ ５ １ ） ２ ０
摘 要 ： 提 出了一种 改进的种群分类蚁群 算法， 该算法在种群 分类的基础上 ，引入 了蚂蚁 的知觉感觉特性等 。该 算法能明显的防止蚁群算法可能 出现早 熟的 问题， 而解决 了传统蚁群算法加速收敛 与早熟、停滞现 象 从
蚁群优化算法的原理及其应用
距离 ｄ （ ≤ ≤ 几 １ ≤ 几 ≠ ， ｃ１ ， ，≤ ， ）假设有一个旅行推销商从某个城市出发到其他所有城市推销商
品， 并最终回到出发地 ． 旅行商问题的目标就足 寻 找通过 个城市各一次且最后回到出发地的最短路径．
３ ２ 蚁群算 法求 解 Ｔ Ｐ步 骤 ． Ｓ
步骤（ ）初始 时刻 ｔ：０ ， ｍ只蚂蚁 随机放置在 几个城市 卜 赋 予每条边相吲的信息素浓度 １： 时 将 ． （）＝ ｃ ｃ ０ （ 为常数） ． 步骤（ ）蚂蚁 （ ＝１２ …， 根据路径 Ｉ ２： ，， ｍ） 信息 采的浓度决定转移的方 向， 转移概率 Ｐ （ ） ｔ 表示 ｔ 时刻蚂蚁 由位置 ｉ 转移到 的概率 ．
着重讨论 了如何 将其用于求解旅行商 问题 （ ）最后分析 了蚁群算法 的一些基本特征 ， ，
关键词 ： 蚁群算法 ；Ｐ难 ； Ｎ 旅行 商问题 ； 信息 素 中图分类号 ：Ｐ ９ ． ｒ ３ １９ Ｉ 文献标 志码 ： Ａ
１ 引言
人类的实践活动会涌现出大量各色各样 的组合优化问题 ， 比如车间工作调度问题 、 装填 问题、 覆盖
问题 、 大规模集成电路布线问题 、 旅行商问题等等 ， 目前组合优化问题的求解 已成为人工智能研究领域
中一个非常热门的研究方 向． 随着计算复杂性理论的成熟 ， 许多组合优化问题都被理论证 明是 Ｎ 难问 Ｐ 题 ，Ｐ Ｎ 难问题求解的主要 困难在 于随着问题 的规模逐渐增大 ， 搜索空间中可能解的数 目会 以指数爆炸
式增 长． 对于 Ｎ 难问题的求解一般是采用一些启发式搜索策略， Ｐ 目前 比较流行的启发式搜索策略有局
部搜索法 、 模拟退火法 、 禁忌搜索法 、 生物遗传算法 、 神经网络法等 ．
蚁群优化算法是 由意大利学者 Ｄｒｏ ２ 世纪 ９ 年代提出的一种新型的启发式搜索算法… ， ｏｇ 在 Ｏ ｉ ０ 并
蚁群优化算法及其在工程中的应用
蚁群优化算法及其在工程中的应用引言：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于蚁群行为的启发式优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
蚁群优化算法以其在组合优化问题中的应用而闻名，特别是在工程领域中，其独特的优化能力成为解决复杂问题的有效工具。
1. 蚁群优化算法的原理与模拟蚁群优化算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它模拟了蚂蚁在寻找食物时使用信息素沉积和信息素蒸发的策略。
蚂蚁释放的信息素作为信息传播的媒介，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
通过这种方式，蚁群优化算法利用信息素的正反馈机制，不断优化路径选择，从而找到全局最优解。
2. 蚁群优化算法的基本步骤蚁群优化算法的基本步骤包括：初始化信息素浓度、蚁群初始化、路径选择、信息素更新等。
2.1 初始化信息素浓度在蚁群优化算法中，信息素浓度表示路径的好坏程度，初始时，信息素浓度可以设置为一个常数或随机值。
较大的初始信息素浓度能够提醒蚂蚁找到正确的路径，但也可能导致过早的收敛。
2.2 蚁群初始化蚂蚁的初始化包括位置的随机选择和路径的初始化。
通常情况下，每只蚂蚁都在搜索空间内的随机位置开始。
2.3 路径选择蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择路径。
信息素表示路径的好坏程度，而启发式信息表示路径的可靠程度。
蚂蚁根据这些信息以一定的概率选择下一个位置，并更新路径。
2.4 信息素更新每只蚂蚁走过某条路径后，会根据路径的好坏程度更新信息素浓度。
信息素更新还包括信息素的挥发，以模拟现实中信息的流失。
3. 蚁群优化算法在工程中的应用蚁群优化算法在工程领域中有广泛的应用，以下将从路径规划、交通调度和电力网络等方面进行说明。
3.1 路径规划路径规划是蚁群算法在工程中最为常见的应用之一。
在物流和交通领域，蚁群算法可以帮助寻找最短路径或最佳路线。
例如，蚁群优化算法在无人驾驶车辆中的应用，可以通过模拟蚁群的行为，找到最优的路径规划方案。
3.2 交通调度蚁群优化算法在交通调度中的应用可以帮助优化交通流，减少拥堵和行程时间。
蚁群算法及案例分析
群在选择下一条路径的时
候并不是完全盲目的,而是
按一定的算法规律有意识
地寻找最短路径
自然界蚁群不具有记忆的
能力，它们的选路凭借外
激素，或者道路的残留信
息来选择，更多地体现正
反馈的过程
人工蚁群和自然界蚁群的相似之处在于,两者优先选择的都
是含“外激素”浓度较大的路径; 两者的工作单元(蚂蚁)都
Eta=1./D;
%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数
Tau=ones(n,n);
%Tau为信息素矩阵
Tabu=zeros(m,n);
%存储并记录路径的生成
NC=1;
%迭代计数器
R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路线
L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度
for ii=2:N
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);
plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)])
L_ave(NC)=mean(L);
hold on
NC=NC+1;
end
%第五步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n);
, 表示可根据由城市i到城市j的期望程度,可根据启发式算法具体确定,
一般为 。
= 0，算法演变成传统的随机贪婪算法最邻近城市被选中概率最大
= 0，蚂蚁完全只根据信息度浓度确定路径，算法将快速收敛，这样构出
的路径与实际目标有着较大的差距，实验表明在AS中设置α=1~2，β=2~5比较合
DrawRoute(C,Shortest_Route)