蚁群算法在实际中的应用

蚁群算法在WTA中的应用与研究

摘要:WTA问题是现代战争中指挥决策最为关键的一个问题,传统的算法无法解决目标数目较多的WTA问题,必须对算法进行改进、优化,甚至提出新的算法以求解WTA问题,随着科学技术的进步,蚁群算法的出现为WTA问题的求解带来了崭新的手段以及解题思路,在WTA问题的研究领域获得了广泛的应用。

关键词:蚁群算法 ACO WTA 1 蚁群算法原理

ACO 是Ant Colony Optimization的缩写,简称蚁群算法,又称为蚂蚁算法,ACO算法是在1992年由意大利科学家Marco Colorni提出的,该算法是模仿自然界蚂蚁觅食的这种行为而优化出来来的基于种群的寻找最优路径的机率型算法,ACO算法是可以理解为一种模拟进化算法,经过研读大量的相关参考文献资料,最终得出蚁群算法拥有非常多的独特的特点以及优秀的性质,具备非常大的应用价值,应用空间非常广泛。

蚂蚁在行走的过程中会留下分泌物,后面的蚂蚁则会根据这些分泌物选择其行进的路线。但是蚂蚁在选择路径的时候会根据分泌物的强度进行有机选择,某一条路径被蚂蚁选择的概率与该条路径上蚂蚁分泌物的强度呈现出正向比例特性,从专业的数学分析的角度来研究,蚂蚁群体的这种集体行为事实

改进的蚁群算法在TSP问题上的应用

摘要：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是近代组合优化领域的一个典型难题。现实生活中的很多问题都可以转化为TSP问题，如邮路问题、通讯网络设计、大规模集成电路的综合布线设计等。因此，对TSP问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。然而关于TSP问题的完全有效的算法目前尚未找到，这促使人们长期以来不断地探索并积累了大量的算法。本文所用到的蚁群算法也在其中。

蚁群算法是受大自然中蚂蚁觅食启发而提出的一种智能仿生算法，具有较强的鲁棒性、分布式计算、易于与其它方法结合等优点。本文提出一种基于模糊集合的改进蚁群算法，该算法根据隶属度对种群进行评价，并依此进行信息素的更新，在求解速度和解的质量上取得一个较好的平衡。通过对改进算法的仿真实验，验证了该算法的可行性及有效性。本文主要的研究工作如下:

1．阐述了论文研究的背景及意义，总结了迄今为止出现的求解TSP问题的各种方法，并对常见的求解方法的优缺点进行了详细的分析，最后，分析了蚁群算法国内外研究现状。

2．给出了蚁群算法的基本原理、算法模型以及特点。

3．提出一种改进的蚁群算法。该算法引入模糊集合的概念，利用隶属度对蚁群寻找到

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

自动组卷问题是一个多约束条件下的多目标参数优化问题,各个目标之间互相牵制,采用传统算法求解相当困难,导致组卷效率和成功率都比较低。结合自动组卷的多目标组合优化特点,提出一种蚁群算法的自动组卷模型。模型首先根据试卷要求建立试卷质量评价体系,然后根据题型、总分、考试时间等要求建立多约束条件、多目标的数学模型,然后采蚁群算法对该数学模型进行求解,最后输出

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基于蚁群算法在建模中的应用与发展Bas ed on antcol ony al gort ihm n m odeln t e i i g h applcaton an vel i i d de opm ent

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(. 1甘肃联合大学电子信息工程学院。州 7 0 0;2中国矿业大学银川学院，兰 300 .银川 7 0 1 ) 5 01摘要：自动组卷问题是一个多约束条件下的多目标参数优化问题，各个目标之间互相牵制，采用传

统算法求解相当困难，导致组卷效率和成功率都比较低。结合自动组卷的多目标组合优化特点，提出一种蚁群算法的自动组卷模型。模型首先根据试卷要求建立试卷质量评价体系，然后根据题型、总分、考试时间等要求建立多

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

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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

《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

第２５卷第８期

２００８年８月

计算机应用与软件

ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ

Ｖ０１．２５Ｎｏ．８Ａｕｇ．２００８

蚁群算法及其应用研究进展

倪庆剑

摘要

邢汉承张志政王蓁蓁

（东南大学计算机科学与工程学院江苏南京２ｌ００９６）

蚁群算法作为一种仿生进化算法，是受到真实蚁群觅食机制的启发而提出的。首先介绍了蚁群算法的基本原理和工作

机制，然后分别就蚁群算法的理论和应用的研究现状进行了综述，主要包括蚁群算法的参数设置，蚁群算法的改进，蚁群算法的收敛性以及蚁群算法在组合优化问题和连续优化问题中的应用，并进一步给出了它们的研究重点和发展方向，最后是关于蚁群算法的研究展望和面临的挑战，提出了蚁群算法研究中值得探讨的一些课题。关键词

群智能方法蚁群算法优化问题

ＡＮＴＣＯＬＯＮＹ

ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ

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ＡＮＤＩＴＳ

ＡＰＰＬＩＣＡＴＩｏＮＳ：ＲＥＶＩＥＷ

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ＷａｎｇＺｈｅｎｚｈｅｎ

第31卷　第2期2009年4月三峡大学学报(自然科学版)

J of China Three G orges Univ.(Natural Sciences )Vol.31No.2Apr.2009

收稿日期:2008209223

通讯作者:吴正佳(1964-),男,教授,博士,主要研究方向为计算机集成制造系统,智能算法理论研究等.

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

张利平　吴正佳　王　魁　王　文

(三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌　443002)

摘要:研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决

蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark 测试集F T06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.

关键词:车间作业调度;　蚁群算法;　邻域搜索中图分类号:TP278:TP312　　　文献标识码:A 　　　文章编号:16722948X (2009)022*******

Application of Improved Ant Colony Algori

%{

[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

蚁群算法 网络优化

第29卷增 刊 辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2010年5月 Vol.29 Suppl. Journal of Liaoning Technical University（Natural Science） May 2010

文章编号：1008-0562(2010)增刊Ⅰ-0082-03

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

任建华1，王 鹤2，邱云飞3

(1.辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，辽宁 葫芦岛 125105; 2.辽宁工程技术大学 基础教学部，辽宁 葫芦岛 125105;

3.辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105)

摘 要：为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型，通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略，提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算，证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路，可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。

关键词:物流网络；蚁群算法；聚类分析；优化调度问题 中图分类号：