資源描述：
《改進(jìn)蟻群算法及其仿真.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、日經(jīng)驗(yàn)窒鎏旦doi：10．3969／j．issn．1671—1041．2010．04．030改進(jìn)蟻群算法及其仿真田婧，孫建平，苑一方(華北電力大學(xué)自動化系，保定071003)摘要：蟻群算法是近幾年優(yōu)化領(lǐng)域中出現(xiàn)的一種啟發(fā)式仿生類并行智i轉(zhuǎn)移到城市的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率能進(jìn)化算法。該算法采用分布式并行計(jì)算和正反饋機(jī)制，易于與其他方法結(jié)合。本文提出了一種改進(jìn)型的蟻群算法，引入了搜索方向。并對信息素的更新方式進(jìn)行了改進(jìn)。仿真實(shí)驗(yàn)證明。改進(jìn)后的蟻群算法能夠pP：：』{——!立[．r(￡)][77(f)，若～。。ed
2、(1)．l一。肋刪獲得較好的控制效果。L0，否則關(guān)鍵詞：蟻群算法；信息素；搜索方向式中，，口分別表示螞蟻在運(yùn)動中所積累的信息和啟發(fā)式因子中圖分類號：TP273文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B在螞蟻選擇路徑中起的不同作用；allowed表示第k(k=1，2，Animprovedantcolonyalgorithm?，m)只螞蟻下一步允許行進(jìn)的城市集合，他隨著螞蟻k的行andthesimulation進(jìn)過程而動態(tài)改變；叩(t)表示由城市i轉(zhuǎn)移到城市的期望程度，其表達(dá)式如下：TIANjing，SUNJian-ping，YU
3、ANYi-fang(f)=1(2)(DepartmentofAutomation，NorthChinaElectricPowerUniversity。Baoding071003。China)式中d表示相鄰兩城市之間的距離。對螞蟻k而言，d越小，Abstract：Antcolonyalgorithmisanovelcategoryofbionicmeta-則’7(t)越大，P(t)也越大。heuristicalgorithmandparallelcomputationandpositivefeedba
4、ck隨著時間的推移，以前留下的信息逐漸消逝，P表示信息mechanismareadoptedinthisalgorithm．Theantcolonyalgorithm素?fù)]發(fā)度，經(jīng)過個n時刻所有螞蟻完成一次循環(huán)，各路徑上的hasstrongrobustnessandeasytocombinewithothermethodsinoptimization．Thispaperpresentsanimprovedantcolonyalgorithm-信息量要根據(jù)下式進(jìn)行更新：byIntroducingthem
5、echanismofsearchdirectionandimprovingther(n+)=(1一P)(t)+△(t)(3)pheromoneupdatingrules．Simulatedexperimentsshowsthemodi-fledantcolonyalgorithmswouldgetbe~erresults．△(t)=△Jr：(t)(4)Keywords：antcolonyalgorithm；pheromone；searchdirection式中，P為信息揮發(fā)系數(shù)，取值范圍為Pc[0，
6、1)，△f(t)，表示第k只螞蟻在本次循環(huán)中留在路徑(i，)上的信息量，其計(jì)算0引言方法可以由計(jì)算模型而定，在最常用的AntCircleSystem模蟻群算法是意大利學(xué)者M(jìn)．Dorigo、V．Maniezzo、A．Colorini型中等人首先提出的“，他們稱之為蟻群系統(tǒng)(AntColonySys—tern)，并用該方法來解決旅行商旅問題、指派問題、Job—shop調(diào)△r(￡)：』，若第只螞蟻在本次循環(huán)中經(jīng)過(，J)度問題等，并取得了一系列較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。蟻群算法是一L0。否則種基于種群的啟發(fā)式仿生類
7、并行智能進(jìn)化算法，由于它采用(5)分布式并行計(jì)算機(jī)制，易于與其他方法結(jié)合，具有較強(qiáng)的魯棒式中，Q為常數(shù)，表示第k只螞蟻在本次循環(huán)中所走路徑的性，而它的正反饋過程能夠幫助更快的發(fā)現(xiàn)較好的解?？傞L度。當(dāng)進(jìn)化趨勢不明顯或循環(huán)次數(shù)達(dá)到上限時，停止迭代雖然蟻群算法能夠解決組合優(yōu)化問題，但也容易出現(xiàn)搜計(jì)算輸出問題的解。索速度慢，易于陷入局部最優(yōu)解等問題。本文提出了一種改1．2基本蟻群算法存在的問題進(jìn)型的蟻群算法，引入了搜索方向，并對信息素的更新方式進(jìn)蟻群算法作為求解組合優(yōu)化問題的有效手段，對一般函行了改進(jìn)，使其
8、能在較大搜索空間條件下避開局部最優(yōu)解，提數(shù)的優(yōu)化問題也表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，它可以克服傳統(tǒng)優(yōu)化方高收斂速度，在全局優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)過程中迅速的找到連續(xù)空間法的許多不足和缺陷，實(shí)現(xiàn)和操作簡單，對函數(shù)不連續(xù)、不可優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解。微、局部極值點(diǎn)密集等苛刻的情況，更是具有很好的尋優(yōu)能力。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)樗惴ㄋ阉鬟^程中的概率性以及正反l基本蟻群算法饋?zhàn)饔?，有時容易陷入局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解，而且該1．1原理算法的全局搜索能力強(qiáng)，局部搜索能力弱，因此在應(yīng)用中往往以TSP
