基于改进蚁群算法求解连续空间寻优问题

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基于遗传机制的蚁群算法求解连续优化问题

基于遗传机制的蚁群算法求解连续优化问题

基于遗传机制的蚁群算法求解连续优化问题朱经纬;蒙陪生;王乘【期刊名称】《上海大学学报(英文版)》【年(卷),期】2007(011)006【摘要】A new algorithm is presented by using the ant colony algorithm based on genetic method (ACG) to solve the continuous optimization problem. Each component has a seed set. The seed in the set has the value of component, trail information and fitness. The ant chooses a seed from the seed set with the possibility determined by trail information and fitness of the seed. The genetic method is used to form new solutions from the solutions got by the ants. Best solutions are selected to update the seeds in the sets and trail information of the seeds. In updating the trail information, a diffusion function is used to achieve the diffuseness of trail information. The new algorithm is tested with 8 different benchmark functions.【总页数】6页(P597-602)【作者】朱经纬;蒙陪生;王乘【作者单位】Department of Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074,P.R.China;Department of Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan430074,P.R.China;Department of Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074,P.R.China【正文语种】中文【中图分类】O1因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于连续域蚁群算法的结构优化设计

基于连续域蚁群算法的结构优化设计

基于连续域蚁群算法的结构优化设计
陈鑫;徐明鸣
【期刊名称】《工程建设与设计》
【年(卷),期】2018(0)7
【摘要】工程结构优化设计是把力学和优化技术有机地结合,根据设计要求,使部分参与计算的量以变量出现,建立结构设计参数与结构重量、最大允许应力等的非线性关系,获得连续域蚁群算法求解结构优化问题所需的目标函数,用连续域蚁群算法进行寻优搜索运算,从而求出所需最优解.算例表明,连续域蚁群算法可求解多维连续优化问题,收敛速度快,且计算精度高,可用于工程结构优化设计.
【总页数】4页(P48-51)
【作者】陈鑫;徐明鸣
【作者单位】中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司,长沙410007;中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司,长沙410007
【正文语种】中文
【中图分类】TU311.1
【相关文献】
1.蚁群算法基于网格化分策略的连续域改进分析 [J], 刘波
2.基于改进蚁群算法的连续型桁架结构优化设计研究 [J], 龚雨兵
3.基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法 [J], 周袅;葛洪伟;苏树智
4.基于网格划分策略的连续域改进蚁群算法 [J], 黄永青;郝国生;钟志水;胡为成;杜

5.基于觅食-返巢机制连续域蚁群算法 [J], 金浩;刘维宁
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蚁群算法

蚁群算法

4.蚁群算法应用
信息素更新规则
1.蚁群算法简述 2.蚁群算法原理
最大最小蚂蚁系统
3.蚁群算法改进
4.蚁群算法应用
最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System,MMAS)在基本AS算法的基础 上进行了四项改进: (1)只允许迭代最优蚂蚁(在本次迭代构建出最短路径的蚂蚁),或者至今 最优蚂蚁释放信息素。(迭代最优更新规则和至今最优更新规则在MMAS 中会被交替使用)
p( B) 0.033/(0.033 0.3 0.075) 0.081 p(C ) 0.3 /(0.033 0.3 0.075) 0.74 p( D) 0.075 /(0.033 0.3 0.075) 0.18
用轮盘赌法则选择下城市。假设产生的 随机数q=random(0,1)=0.05,则蚂蚁1将会 选择城市B。 用同样的方法为蚂蚁2和3选择下一访问 城市,假设蚂蚁2选择城市D,蚂蚁3选择城 市A。
蚁群算法
1.蚁群算法简述 2.蚁群算法原理 3.蚁群算法改进 4.蚁群算法应用
1.蚁群算法简述 2.蚁群算法原理
3.蚁群算法改进
4.蚁群算法应用


蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁 算法,是一种用来在图中寻找优 化路径的机率型算法。 由Marco Dorigo于1992年在他 的博士论文中提出,其灵感来源 于蚂蚁在寻找食物过程中发现路 径的行为
4.蚁群算法应用
例给出用蚁群算法求解一个四城市的TSP 3 1 2 3 5 4 W dij 1 5 2 2 4 2
假设蚂蚁种群的规模m=3,参数a=1,b=2,r=0.5。 解:
满足结束条件?

连续空间与蚁群算法

连续空间与蚁群算法

龙源期刊网
连续空间与蚁群算法
作者:胡冰周永华高睿
来源:《沿海企业与科技》2005年第03期
[摘要]蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质。

国内对蚁群算法的研究主要针对离散优化问题,而对于连续空间优化问题的研究则较少,为此,文章对蚁群算法在连续空间优化中的研究现状作一综述,希望能对相关研究起到一定的启发作用。

[关键词]蚁群算法;连续空间寻优
[中图分类号]TM93
[文献标识码]A。

连续空间多目标最优化问题的蚁群遗传算法

连续空间多目标最优化问题的蚁群遗传算法
St ep1 根据 Paret o 最优定义得 A 的 Paret o 最优决策集 P ( 设 有 n 个决策 ) ; St ep2 若 n ! N - n1 , 将 P 并入 B ( k* ) , 并令 n1 = n1 + n , A = A - P , 转 St ep1; St ep3 若 n > N - n1 , 则将 P 按严格不等式成立个数降序排 列 , 选出前 N - n1 个决策并入 B( k* ) , 此 B( k * ) 即为第 k * 代决策 集。
C3 i , f i ( A j 1j 2 C 2i + f i ( A j1 j 2 j n ( 1) ) 若 E j 1 j 2 j n 不存在 可行决策 , 则 : Ph i , j 1 j 2 而且 i = 1, 2,
要 : 本文提出了一种基于蚁群算法和遗传算法 的多目标蚁群遗传算法 , 用于解决连续空间中带约束 条件多目标最
优化问题 。 本算法先将解空间分解成子区域 , 再用信息 素标定这些子区 域 , 信 息素对遗传 搜索进行 指导 , 在 搜索中更 新信 息素 , 同时采用了最优决策集的更新策略和搜索收敛退 出机制 , 从而提高求解效率 , 降低算法复杂度 。 实验证明 , 与以 往算 法相比 , 此算法能更快 、 更精确地逼近 P areto 前沿 。 Abstract: A new alg or ithm based on ant colony alg or ithms and g enet ic algo rithms called M ulti Objectiv e A nt Genetic Algo rithm, which is used to so lv e the mult i objectiv e optimizatio n pr oblem constrained by some conditions, is presented in this paper. Fir stly , the so lution space is div ided into some subspaces, and all t he subspaces are labeled by pheromo ne, t hen the pheromo ne g uides the inheritance sear ching and updates itself. M eanwhile, the strateg y o f updating the Pareto optimal decisio ns and the scheme o f co nv erg ing and ex it ing the searching are used to pr omote the efficiency and reduce the complex i t y of the alg or ithm. In the end, an ex ample is listed to prov e t hat the alg or ithm can appr oach the Par eto fro nt mo re quickly and accurat ely t han the pr evio us algo rithm. 关键词 : 连续空间 ; 多目标问题 ; 多目标蚁群遗传算 法( M O AG A ) ; Pareto 前沿 Key words: co nt inuous space; multi objective problem; multi objective ant g enetic algo rithms( M OA G A) ; P areto f ront 中图分类号 : T P301. 6 文献标识码 : A 遗传算 法 与 蚂 蚁 算 法 的 融 合 是 当 前 一 种 较 新 的 思

求解tsp问题的一种改进蚁群算法

求解tsp问题的一种改进蚁群算法

求解tsp问题的一种改进蚁群算法求解旅行商问题(TSP)一直是计算机科学领域以及应用数学研究中的热门话题,解决TSP问题的方法一直是学术界关注的重点。

本文提出了一种改进的蚁群算法(ICA),该算法利用蒙特卡洛搜索技术,模拟蚁群行为,以获得最优解决方案。

该算法采用带有多种参数控制模型,有助于提高求解TSP问题的效率,从而更好地满足客户需求。

蚁群算法蚁群算法(Ant Colony Algorithm,简称ACA)是一种仿生算法,它模拟了真实蚂蚁的行为,尝试解决TSP问题。

该算法结合了模拟退火法(SA)和遗传算法(GA)的优点,以模拟真实蚂蚁的觅食行为,以寻找最优解决方案。

它利用一组自组织的蚂蚁搜索和定期更新信息素信息,以建立一个索引,使其在搜索空间中更快地找到可行解。

在本文中,我们提出了改进的蚁群算法(ICA),它具有更高的执行效率,能够更好地求解TSP问题。

改进蚁群算法改进的蚁群算法(ICA)是基于原始蚁群算法(ACA)的新框架,它利用蒙特卡洛搜索技术,以模拟蚁群的行为,以寻找最优的解决方案。

该算法使用人工选择算法以动态选取最优路径序列,能够有效地减少求解时间。

此外,ICA利用“参数控制”技术可以调控迭代次数,以获得最优路径序列。

改进的蚁群算法的优势改进的蚁群算法(ICA)有着许多优点,其中最为明显的有:(1)改进的ICA算法在求解TSP问题时,具有更高的执行效率,使得结果更为精确;(2)ICA利用蒙特卡洛搜索技术,通过人工选择算法,以动态选取最优路径序列,有效减少了求解TSP问题的时间;(3)ICA 还采用了“参数控制”,可以有效控制算法的迭代次数,以获得最优路径序列。

实验结果为了检验改进的蚁群算法(ICA)的有效性,我们在不同的计算机环境上进行了实验,并比较了ICA与传统的蚁群算法(ACA)以及其他最新算法(如遗传算法)的性能。

结果表明,ICA要优于传统的蚁群算法。

结论本文提出了一种改进的蚁群算法(ICA),它具有更高的执行效率,能够更好地求解TSP问题。

用于连续函数优化的蚁群算法

用于连续函数优化的蚁群算法

第36卷第6期四川大学学报(工程科学版)V ol.36N o.62004年11月JOURNA L OF SICH UAN UNIVERSITY (E NG INEERING SCIE NCE E DITION )N ov.2004 文章编号:100923087(2004)0620117204用于连续函数优化的蚁群算法陈 烨(四川大学电气信息学院,四川成都610065)摘 要:为了用蚁群算法来解决连续优化问题,该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。

与普通蚁群算法相同,蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。

实验数据表明,文中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。

这种算法为蚁群算法求解连续优化问题提供了一种新的方法。

关键词:蚁群算法;旅行商问题;连续函数优化中图分类号:TP301.6文献标识码:AAnt Colony System for Continuous Function OptimizationCHEN Ye(School of E lectrical Eng.and In fo.,S ichuan Univ.,Chengdu 610065,China )Abstract :Based on Ant C olony System ,a new alg orithm for continuous function optimization is propose.Each ant makes a selection from ten decimal numbers whenever it takes a step in this alg orithm.And in this way a s olution for the function optimization problem can be built.The same as general Ant C olony System ,the ants will change the in formation left on their paths ,s o that the probability that an ant chooses a number in a step next time can be changed to lead the ant to a better path.The experimental result shows that this new alg orithm can find a better s olution for function optimization problem than genetic alg orithms and other ant colony system for continuous optimization.This new alg orithm presents a new way to s olve continuous optimization problems.K ey w ords :Ant C olony System ;traveling salesman problem ;continuous function optimization 蚁群算法(Ant C olony System )已被许多研究证明是一种有效的离散优化算法,目前已用于求解TSP 、QAP 等各种离散优化问题[1],得到了很好的结果,其中求解许多问题的结果都优于遗传算法、退火算法等启发式随机搜索算法。

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解
胡耀民;刘伟铭
【期刊名称】《华南理工大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2010(038)010
【摘要】如何向用户提供"高质量"的最优路径是导航系统应解决的关键问题.针对该问题,文中提出了带多个路径质量约束的最优路径数学模型.为求解该模型,在蚁群算法的基础上重新设计信息素局部更新规则和全局更新规则,引入信息素更新算子,动态调整、增加最优路径上信息素的规则,并通过改进能见度启发因子,得到改进型蚁群算法.仿真实验证明,改进后的蚁群算法具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足路径质量约束的最优路径.
【总页数】6页(P105-110)
【作者】胡耀民;刘伟铭
【作者单位】华南理工大学,土木与交通学院,广东,广州,510640;广州番禺职业技术学院,信息工程学院,广东,广州,511483;华南理工大学,土木与交通学院,广东,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解 [J], 张志协;曹阳
2.基于改进蚁群算法的震后应急救灾车辆最优路径选择 [J], 常赟杰; 王胜芹; 谭阳
3.基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划 [J], 袁福龙;朱建平
4.基于改进蚁群算法的物流运输最优路径优化模型构建 [J], 张强
5.基于改进蚁群算法的柑橘采摘最优路径 [J], 陈鑫;王海宝;罗强;王昌洪;钱伟因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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2 0 1 3年 6月
J u n . 2 0 1 3
基 于 改进 蚁群 算 法 求解 连 续 空 间寻 优 问题
黄 敏 , 靳 婷 , 钟 声 , 马玉 春。
( 1 . 海南大学 信息科学技术 学院 , 海南 海 口 5 7 0 2 2 8 , 2 。 复旦大学 计算机科学与技术 学院, 上海 2 0 0 4 3 8 ;
算法 , 具 有较 强 的鲁棒性 , 优 良的全局 优化 能力 , 并且 易 于与其 他方 法相 结合 等优 点 [ 4 ] , 目前 已在 许多 领域 得 到 了很 好 的应用 。近 些年公 开 发表 的研 究成果 已显示 出蚁群 算法 在求 解离 散 空间优 化 问题 方 面 的强大 优 越性 。 但蚁 群算 法在 求解连 续 空 间优 化 问题方 面 的研 究相对 较少 , 主要 有 汪镭等 将离 散域 蚁群 算法 中的
出的用 于连 续优 化的 蚁群算 法 ; 陈烨等 提 出的用 于连 续优 化 的蚁群 算法 [ 7 ] ; 王君 等提 出用 于求 解 连续 函数
约 束优 化 的改进 蚁群算 法 [ 8 ; 赵海 英等 提 出用于 求解 函数 优化 的正 态分 布的 蚁群算 法 等[ 9 ] 。 本文 对应 用蚁
群 算法 求解 连续 空 间寻优 问题 作一些 探索性 研 究 , 基 于文 献 E s ] 的研 究 成果提 出改 进 的蚁群 算法 。
1 用于 连 续 空 间寻 优 的蚁 群 算 法
在 连续 空 间的寻 优 问题 求解 中 , 解 空 间是一 种 区域性 的表 示方 式 。文献 [ 5 ] 定义 了用于 求解 连续 函数 寻 优 问题 的蚁群 算法 , 其算 法的 主要 思想是 : 每 一步 求解过 程 中的 蚁群 信息 量 留存方式 不应 是针 对离 散 的 点集分 量 , 而 应在 对 当前蚁 群所 处点 集作 出影 响的 同时 , 对这 些点 的周 围 区域 也 有相应 的影响 。 这样 , 对蚁
算法有更好的收敛性能 , 从 而为 蚁群 算法 求 解 这 类 问题 提 供 了一 种 可 行 有 效 的 新 方 法 。
关键词 : 蚁群算法 ; 连续空间寻优 ; 信 息量
中图 分 类 号 : TP I 8 ; T P 3 0 1 . 6 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 1 — 6 6 0 0 ( 2 0 1 3 ) 0 2 — 0 0 3 4 — 0 5
群信息量的留存方式描述应采用分布函数的形式 , 其峰值应与当前蚁群所处位置对应的寻优 目标函数取 值相关。 同时, 蚁群在解空间中的寻优方式是一种微调式的行进方式。 蚁群判断行进方式所依据 的是总体 信息量在与蚁群当前位置所对应的特定区间内的积分累计 比较值 , 而非在各点或点集上的信息量大小。 在
0 引言
2 0世 纪 9 0年代 初 期 , 意大利学者 M. D o r i g o等 人 提 出 了一 种 模 拟 自然 界 蚁 群 行 为 的 模 拟 进 化 算
法L 1 ] , 并 用该 算法得 到 了具有 NP 一 难度 的 旅行商 问题 的 最优 解 _ 2 铷。该 算法 是 模拟 蚂 蚁觅食 行 为 的群智 能
3 . 琼 州学 院 电子 信 息 工 程 学 院 , 海南 三亚 5 7 2 0 2 2 )

要: 蚁 群 算 法 是 近 几 年 优化 领 域 中 出 现 的 一 种 启 发式 仿 生 类 并 行 智 能 进 化 算 法 , 并 在 离 散 空 间 领 域 中得
到广泛应用 , 但在求解连续 空间优化 问题方 面的研 究相对较少 。为了克服蚁群算法在连续空 间中搜索 时间过 长等缺 点 , 在 原有的连续 空间寻优方法 的基础上 , 提 出了一种用 于求解连续 空间寻优 问题的改进 蚁群算 法 。 针对各子 区间内的总信息量及应有 的蚁数的求解方式进行 改进 , 引入一个随迭代次数 增加而变化 的函数 . 以 提高改进后蚁群算法的收敛速度 。仿真实验表 明, 提出的基于信息量分布 函数 的改进蚁群算法较有关文献 的
收稿 日期 : 2 0 1 3 — 0 1 — 1 5 基金项 目: 国家 自然科 学基金 资助项 目( 6 1 0 7 3 1 8 9 ) ; 海南 省 自然科学基金 资助项 目( 6 1 0 2 2 4 ) ; 海南 省社会发 展专 项基 金 资助项 目( 2 0 1 0 S F 0 0 4 ) ; 海南 省教育 厅高等 学校科研项 目( Hj k j 2 O l O 一 4 0 )
“ 信 息量 留存 ” 过程 扩展 为连 续 域 中的“ 信 息量分 布 函数 ” , 并 定 义 了用于 连续 函数 寻 优 问题 的改 进 蚁群 算
法[ 5 j ; G . A. B i L c h e v 等最早提出的一种结合遗 传算法的蚁群算法; 高芳等提出的一种基于网络划分策略 的连续 蚁群 算法 L 6 ; J . Dr e o等提 出 的一 种基 于 密 集非 递 阶 的连续 交 互 蚁群 算 பைடு நூலகம் ; S . H. P o u r t a k d o u s t 等 提
通信联 系人 : 靳婷 ( 1 9 8 2 一) , 女, 天津 塘沽人 , 复旦大学博士研究生 。E — ma i l : t i n g j @f u d a n . e d u . c n
第 2期

敏等 : 基 于 改进 蚁 群 算 法 求 解 连 续 空 间 寻 优 问 题
第3 1 卷
第 2期
广西师 范 大学学 报 : 自然 科学 版
J o u r n a l 0 f Gu a n g x i No r ma l Un i v e r s i t y : Na t u r a l S c i e n c e E d i t i o n
Vo 1 .3 1 N o. 2
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