蚁群算法路径规划

用ACO 算法求解机器人路径优化问题

4.1 问题描述

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。

4.2 算法理论

蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。

Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中

改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoo

用ACO 算法求解机器人路径优化问题

4.1 问题描述

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。

4.2 算法理论

蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。

Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中

改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoo

《智能计算—蚁群算法基本综述》

班级： 研1102班 专业： 计 算 数 学 姓名： 刘 鑫 学号： 1107010036

2012年

蚁群算法基本综述

刘 鑫

（西安理工大学理学院，研1102班，西安市，710054）

摘 要:蚁群算法( ACA)是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。ACA发展背景着手，分析比较国内外ACA研究团队与发展情况立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做 出展望。 关键词: 蚁群；算法；优化；改进；应用 0 引言

专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力。但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务。这种现象是通过高度组织协调完成的1991年。意大利学者M.Dorigo首次提出一种新型仿生算法ACA。研究了蚂蚁的行为。提出其基本原理及数学模型。并将之应用于寻求旅行商问题(TSP)的解。

通过实验及相关理论证明,ACA有着有着优化的选择机制的本质。而这种适应和协作机制使之具有良好的发现能力及其它算法所没

《自动化技术与应用》２００９年第２８卷第６期

控制理论与应用

Control Theory and Applications

基于改进蚁群算法的最短路径问题研究*

张学敏,张 航

（中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410075）

摘 要:最短路径问题是智能交通:交通网络分析中的一个重要问题。文章分析了基本蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时

所出现的问题,并针对这些问题,在方向引导及信息素更新等方面对算法进行了改进。实验证明,改进后的方法较基本蚁群算法能准确快速地找到交通路网中两点间的最短路径,是切实可行的。

关键词:智能交通;最短路径;蚁群算法

中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2009)06-0004-04

Research An Improved Ant Colony Algorithm of the

Optimal Routing Problem

ZHANG Xue-min, ZHANG Hang

( School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075 China )

%{

[代码说明]

蚁群算法解决VRP问题

[算法说明]

首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。

算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。

比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。

计算路径的时候把城市依次放入派送线路中,

每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入

如果超过，就重新开始一条派送路线 ……

直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线

这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但是实际效果还需要验证。

[作者]

Wugsh@2011.12.16

wuguangsheng@hisense.com guangsheng.wu@163.com %}

%清除所有变量和类的定义 clear;

clear classes;

%蚁群算法参数(全局变量) global ALPHA; %启发因子 global BETA; %期望因子

global ANT_COUNT; %蚂蚁数量 global CITY_COUNT; %城市数量 global RHO; %信息素残留系数!!! global IT_C

北京工业大学

硕士学位论文

蚁群算法及其应用研究

姓名：黄振

申请学位级别：硕士

专业：计算机软件与理论

指导教师：冀俊忠

20080401

！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！，！， ＿Ｉ—，＿■Ｉ—－—Ｉ ———＿Ｉ—ｍ摘要

ｍ＿—＿ －—Ｉ————ｌ＿——一

摘要

生物学家研究发现自然界的蚂蚁个体可以分泌一种称为“信息素＂的化学物质，蚂蚁群体通过“信息素”进行间接的通讯、协作来寻找从巢穴到食物的最短路径。受其启发，意大利学者Ｄｏｒｉｇｏ等对蚂蚁的觅食行为进行仿真研究，提出了蚁群算法。在随后的十多年时间里，蚁群算法已经在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得广泛的应用，显示出蚁群算法在求解复杂问题方面的优越性，有广阔的发展前景。

然而，蚁群算法仍然存在一些缺陷：如算法的收敛速度较慢，易陷入停滞等。本文围绕蚁群优化的原理及应用，就如何改进基本蚁群算法以及蚁群算法在旅行商问题ＴＳＰ（Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ

ＫｎａｐｓａｃｋＳａｌｅｓｍａｎＰｒｏｂｌｅｍ）、多维背包问题ＭＫＰ（ＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＰｒｏｂｌｅｍ）ｑｂ的应用进行了研究，并基于标准的数据集对一些已有算法和提出的算法进行了效率和精度的比较和分析。

首先，提

先新建一个主程序M文件ACATSP.m 代码如下:

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%%================================================================ =========

%% 主要符号说明

%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵

%% NC_max 蚁群算法MATLAB程序最大迭代次数

%% m 蚂蚁个数

%% Alpha 表征信息素重要程度的参数

%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数

%% Rho 信息素蒸发系数

%% Q 表示蚁群算法MATLAB程序信息素增加强度系数

%% R_best 各代最佳路线

%% L_best 各代最佳路线的长度

%%================================================================ =========

%% 蚁群算法MATLAB程序第一步：变量初始化

n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）

D=zeros(

为了提高配送效率,研究了供应链节点间配送线路的特点,并根据其特点建立数学模型。介绍并运用蚁群算法来求解供应链节点间配送路径安排问题。实证效果表明该算法具有良好的搜优性和可行性。

维普资讯 http://www.77cn.com.cn

第2卷第 3 1期20 06年 9月

天津科技大学学报J u n l f in i ies yo c n e& T c n lg o r a ajnUnv ri f i c oT t S e eh oo y

V0. 1 No 3 12 .

S p 2 0 e. 06

[应用技术]

供应链节点间配送线路规划蚁群算法闵亨峰(上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海 2 0 3 ) 0 0 0摘要：了提高配送效率，为研究了供应链节点间配送线路的特点，并根据其特点建立数学模型。介绍并运用蚁群

算法来求解供应链节点间配送路径安排问题。实证效果表明该算法具有良好的搜优性和可行性。 关键词：配送线路规划；群算法；蚁供应链节点；数学建模中图分类号： 4 2 3 2 U 9 . 1文献标识码： A文章编号：6 2 51 (0 6 0 - 7 -3 17 450 2 0 ) 30 90 0

An l n g rt m fDi

辽宁科技大学本科生毕业设计（论文） 第 I页

基于蚁群算法的虚拟企业风险规划问题研究

摘要

虚拟企业（Virtual Enterprise），是当市场出现新机遇时，具有不同资源与优势的企业为了共同开拓市场，共同对付其他的竞争者而组织的、建立在信息网络基础上的共享技术与信息，分担成本，共同发展和互利的企业联盟体。虚拟企业的出现常常是参与联盟的企业追求一种完全靠自身能力达不到的超常目标。但是同时，因外部市场环境的不确定性和其本身的复杂性，其蕴含的风险并没有减少。虚拟企业风险问题及由此带来的损失不容忽视，甚至导致虚拟企业的夭折。在这样的情况下，需要对虚拟企业风险进行有效的管理，确保虚拟企业的成功组建和运行，以取得竞争优势。本文在综述了虚拟企业以及虚拟企业风险管理理论的基础上，提出基于马尔可夫的虚拟企业风险规划模型，并针对该问题设计了蚁群算法。该方法能够在投入费用和工期一定的情况下，求得最大完工概率的项目各工序组合。数值计算结果证明了该方法的有效性。

关键词：蚂蚁算法；虚拟企业；风险规划

辽宁科技大学本科生毕业设计（论文） 第 II页

Abstract

Virtual Enterprise (VE) i

蚁群算法的理论及其应用

维普资讯

计算机时代 2 0 0 4年第 6期

蚁群算法的理论及其应用姜长元

(南京师范大学数学与计算机科学学院,江苏南京 200) 109摘要:本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法一蚁群算法.该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达

到求解此类问题的目的,它具有智能搜索,全局优化,稳健性强,分布式计算,易与其它方法结合等优点.该算法用于解决组合优化问题, T P Q P JP效果较好如 S, A,S等

关键词:蚁群算法;模拟进化算法;组合优化;旅行商问题

1引言研究群居性昆虫行为的科学家发现,昆虫在群落一级上的合作基本上是自组织的,在许多场合中尽管这些合作可能很简

蚂蚁还能够适应环境的变化,例如在蚁群的运动路线上突然出现障碍物时,它们能够很快地重新找到最优路径 .人们通过大量的研究发现,蚂蚁个体之间是通过在其所经过的路上留下一

信息素"( e m n) p r o e的物质来进行信息传递的 . ho 单,但它们却可以解决许多复杂的问题蚁群算法就是利用群种可称之为"随后的蚂蚁遇到信息素时,不仅能检测出该物质的存在以及量集智能解决组合优化题的典型例子蚁群算法 ( n C ln At o y o的多少,而且可根据信息素的浓度来指