基于群集經(jīng)驗的群相遇蟻群算法的研究.pdf

1、研究群居性昆蟲行為特征的科學(xué)家發(fā)現(xiàn),昆蟲每個個體能力十分有限,在群落一級上的合作基本上是自組織的,在許多場合中盡管這些合作可能很簡單,但是卻可以解決復(fù)雜的問題。群居性昆蟲行為的研究為計算機科學(xué)家提供了設(shè)計分布式控制和優(yōu)化算法的有力方法。
　　蟻群算法就是利用群體智能解決組合優(yōu)化問題的典型例子。蟻群算法是一種應(yīng)用于組合優(yōu)化問題的啟發(fā)式搜索算法,具有正反饋、分布計算和啟發(fā)性搜索等特點。蟻群算法自從其出現(xiàn)以來,先后應(yīng)用于TSP問題、資源

2、二次分配問題等經(jīng)典優(yōu)化問題,得到了較好的效果,吸引了大批學(xué)者的興趣。近年來,其研究領(lǐng)域也拓展到了動態(tài)環(huán)境、混沌計算、多目標(biāo)等領(lǐng)域,基于蟻群優(yōu)化算法的新型技術(shù)也陸續(xù)的面世并且不斷的改進。
　　本文以研究典型的NP問題——旅行商問題入手,對蟻群優(yōu)化算法的發(fā)展背景、內(nèi)容、實現(xiàn)方法和性能作了詳細介紹,對該算法本身進行了深入研究,提出了自己的改進方案。本文在蟻群優(yōu)化算法的研究中主要作了如下幾點工作:
　　1.提出了一種新的基于群集經(jīng)驗

3、的蟻群算法,構(gòu)建了新算法的螞蟻模型,并且通過程序?qū)崿F(xiàn)了這個算法,完成了新的螞蟻模型與最大-最小螞蟻算法的結(jié)合,并且通過實驗找出新算法的最優(yōu)參數(shù)設(shè)置;
　　2.在5個不同規(guī)模的TSP問題上,用改進的算法和最大-最小螞蟻算法分別進行仿真。通過對比分析發(fā)現(xiàn)基于群集經(jīng)驗的的螞蟻模型能夠讓已有的蟻群優(yōu)化算法在尋優(yōu)速度和尋優(yōu)能力上有較明顯的提高,但是在大型規(guī)模的城市群中算法的穩(wěn)定性不夠高;
　　3.對原始的相遇算法進行了改進,提出了群相