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关于蚁群算法在定向问题中应用的研究论文.pdf

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简介:
本文探讨了蚁群算法在解决定向问题中的应用,并分析其有效性与优化策略。通过实验验证,展示了该算法在实际场景中的优越性能和广阔前景。 柯良军与冯祖仁基于极大极小蚁群系统提出了一种求解定向问题的改进型蚁群算法,并定义了一种衡量两个解决方案之间差异性的距离指标。他们利用这种新的距离概念,提出了自适应机制来优化算法性能。

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    本文探讨了蚁群算法在解决定向问题中的应用,并分析其有效性与优化策略。通过实验验证,展示了该算法在实际场景中的优越性能和广阔前景。 柯良军与冯祖仁基于极大极小蚁群系统提出了一种求解定向问题的改进型蚁群算法,并定义了一种衡量两个解决方案之间差异性的距离指标。他们利用这种新的距离概念,提出了自适应机制来优化算法性能。
  • 自适车辆路径
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    本研究探讨了自适应蚁群算法在解决复杂车辆路径规划问题中的有效性与优越性,旨在提高物流配送效率和降低成本。通过动态调整参数以优化求解过程,为实际运输调度提供新的策略和技术支持。 车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中的一个重要且具有现实意义的问题。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,能够有效解决旅行商问题(TSP)。通过分析VRP与TSP的区别,构造了用于求解VRP的自适应蚁群算法。文中指出可行解问题是蚁群算法的关键,并重点探讨了解决这一问题的方法,提出了近似解可行化等策略。实验结果表明,该自适应蚁群算法性能良好,能够有效解决VRP问题。
  • TSP自适
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    本研究探讨了在旅行商问题(TSP)中的自适应蚁群算法应用,通过优化参数自适应调整机制提高算法效率和搜索质量。 针对蚁群优化算法在旅行商问题(TSP)求解中的局限性,本段落提出了一种基于自适应的蚂蚁算法,并将其应用于TSP路径规划的设计中。通过将自适应机制与传统蚂蚁算法结合,形成了改进后的自适应蚁群算法,旨在提高路径规划效率。 实验结果表明,改进后的算法能够在较短时间内找到全局最优路径,在收敛速度、搜索质量和局部寻优能力方面均表现出显著提升。
  • LEACH协议.pdf
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    本文探讨了在无线传感器网络中应用LEACH协议,并引入蚁群算法优化其性能。通过模拟蚂蚁觅食行为,提出了一种改进方案以提高网络效率和延长系统生命周期。 无线传感器网络(WSN)是一种自组织的网络系统,由大量能量和资源有限的节点构成,并具备数据采集、检测、感知及控制的能力。随着无线通信技术的发展,该类网络在军事、医疗与工业等领域得到了广泛应用。然而,由于传感器节点通常采用电池供电,在保证网络功能的前提下尽可能节约能源以延长其生命周期并提高传输可靠性和可扩展性是研究中的重要问题。 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是一种广泛应用于无线传感网的路由方案。该方法通过将网络划分为多个簇,并在每个簇内选出一个节点作为簇头,负责数据收集与转发来实现负载均衡和延长整体寿命的目标。LEACH的核心在于其独特的簇头选择机制:各节点随机决定成为簇头的概率,在每一轮中轮流担任以分散能量消耗。 尽管LEACH协议已在减少网络能耗及增加生命周期方面表现出色,但单跳通信方式仍会导致数据传输过程中集群头部的快速耗能问题。这将导致后期部分节点提前失效,形成监控盲区,并影响整体性能。 为了克服这一局限性,本研究提出了一种基于蚁群算法优化后的LEACH协议。该方法借鉴了自然界蚂蚁觅食行为中的信息素路径选择机制,在网络中通过剩余能量和传输距离等因素建立并更新信息素浓度来指导多路径的选择,从而实现更均衡的能量消耗分配。 实验结果表明,改进的方案在平均能耗、生命周期延长及扩展性方面均优于传统LEACH协议。这为无线传感器网络中的节能与寿命优化提供了新的思路。 本段落主要讨论了三个关键词:无线传感网、LEACH协议和蚁群算法。其中,前者是研究的基础;后者则是针对单跳通信导致的高能量损耗问题所引入的新方法论。 该研究得到了山西省自然科学基金的支持,这为项目的开展提供了必要的资金保障。 作者简介部分介绍了王静作为太原理工大学测控技术研究所的一名硕士研究生的研究背景和方向。
  • 改进WSN路由.pdf
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    本文探讨了如何通过优化蚁群算法应用于无线传感器网络(WSN)的路由选择中,以提高数据传输效率和网络稳定性。文中提出了若干改进措施,并通过实验验证了其有效性。 无线传感器网络(WSN)是一种利用大量传感器节点收集并处理环境数据的先进技术,在民用、商业、工业及军事领域得到广泛应用。每个传感器节点都具备独立计算与感知能力,因此在WSN中选择合适的路由协议至关重要,因为不恰当的策略可能导致能量快速耗尽,并缩短整个网络寿命。鉴于此,针对WSN进行路由优化是提高其整体性能的关键。 本段落主要研究了基于改进蚁群算法的无线传感器网络(WSN)路由方案,旨在解决节点能量分布不平衡及路由效率低下等问题: 1. 针对低能耗自组织网络协议LEACH,提出了一项改进措施。在簇头选举阶段引入剩余电量和轮次作为参考指标,并增加了反馈机制。这使得具有较多余量且未成功当选为簇头的节点有机会成为新的簇头,从而实现负载均衡并延长整个系统的使用寿命。 2. 对蚁群算法进行了优化调整,在考虑了节点间通信能量需求与物理距离的基础上,降低了后者的权重值,并动态调节信息素挥发系数P、信息素启发因子τ以及距离启发因子ρ。这种改进使算法在初始阶段不完全依赖于两节点间的实际间距,避免过早陷入局部最优解陷阱,从而加速全局最优化解决方案的发现过程。 3. 利用Voronoi图将网络区域划分为多个近似等面积的部分,以此确保每个区域内都有均衡的能量分布。通过这种方法,在各个独立划分的小范围内进行簇头竞选活动可以有效缓解由于簇头位置不合理导致的节点能量过度消耗现象。 采用改进后的蚁群算法寻找从各簇中心到汇聚点的最佳多跳路径,进一步减少网络整体能耗。使用MATLAB R2010B平台开展仿真实验,并以网络生命周期、平均耗电量和最短传输距离为评价指标来评估LEACH-ANTNEW方案的有效性。 关键词:无线传感器网络;蚁群算法;信息素浓度;最优路径搜索;LEACH-ANTNEW 本段落的研究不仅深化了对WSN路由优化领域的理解,还提供了切实可行的改进策略,有助于提升其能效及稳定性。
  • 粒子遗传.pdf
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    本研究论文探讨了粒子群优化算法在改进遗传算法性能方面的应用,通过结合两者优势,旨在解决复杂问题时提高寻优效率和精度。 遗传算法是一种基于自然界生物进化原理的搜索优化方法,在1975年由美国Michigan大学的J.Holland教授首次提出。该算法模拟了自然界的遗传与进化过程,并通过群体策略及个体间的基因交换来寻找问题的最佳解决方案。其主要特点在于采用选择、交叉和变异三种操作,广泛应用于组合优化、规划设计、机器学习以及人工生命等领域。 然而,在实际应用中,遗传算法存在一些局限性,例如容易陷入局部最优解且后期收敛速度较慢。这主要是由于在进化过程中种群个体趋于相似导致搜索空间集中于当前最优点附近而产生早熟现象。为解决这些问题,研究者们提出了多种改进方法如CHC算法、自适应遗传算法(AGA)、大变异算子和进化稳定策略等。尽管这些方案增加了多样性,但仍然难以完全避免随机性和盲目性带来的影响。 粒子群优化(PSO)是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种群体智能搜索方法,灵感来源于鸟类或鱼类的集体运动行为。在此算法中,一群“粒子”代表可能解,在解决方案空间内飞行并根据自身的历史最佳位置以及整个群体的最佳历史位置来调整速度与方向以寻找最优解。 本研究基于PSO提出了改进后的遗传算法,旨在克服传统遗传算法存在的局限性。该方法的核心思想是利用PSO技术构建变异算子和分割种群,并通过动态调节变异的幅度及方向避免盲目性;同时将大群体划分为多个重叠的小群分别进化以维持多样性并防止早熟现象的发生。 具体来说,PSO中的粒子根据其历史最优位置以及整个群体的历史最佳解来调整速度与飞行路径,从而提高搜索效率。这种机制模拟了自然界中生物集体智慧的行为模式,并且有助于改进局部和全局的探索能力。 在三个多峰函数优化实验对比下,新的遗传算法表现出良好的种群多样性维持效果、克服早熟收敛问题的能力以及加速进化过程的优势。这些成果表明结合PSO特性的新方法不仅增强了搜索范围内的全面性而且还提高了对复杂难题处理时的表现潜力和适应度需求的满足程度。 这篇论文由来自郑州大学信息工程学院秦广军教授,东北大学软件学院王欣艳副教授及中原工学院计算机科学与技术系王文义博士联合完成。他们的研究领域包括遗传算法、信息安全以及集群计算等方向。
  • 改进车辆路径
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    本研究探讨了针对车辆路径问题的改进型蚁群算法的应用,旨在提高物流配送效率和降低成本。通过优化算法参数和引入新机制,增强了解决实际问题的能力。 蚁群算法的改进可以在MATLAB中进行仿真研究,对此有兴趣的人可以深入探讨一下。
  • 多目标优化
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    本研究聚焦于利用蚁群算法解决复杂的多目标优化问题,探讨其在寻优过程中的应用潜力与改进策略。 本段落将离散空间问题求解的蚁群算法应用于连续空间,并针对多目标优化问题的特点提出了一种新的蚁群算法来解决带有约束条件的多目标函数优化问题。该方法在连续空间中定义了信息量留存方式以及蚂蚁行走策略,通过结合信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优机制,以加速算法收敛并维持群体多样性。实验利用三组基准函数对算法性能进行了测试,并与NSGA II算法进行了仿真比较。结果显示,该方法具有较高的搜索效率、良好的真实Pareto前沿逼近效果以及广泛的解分布范围,是一种有效的多目标优化问题求解方法。
  • 遗传TSP及配电网重构
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    本研究探讨了遗传算法和蚁群算法在旅行商问题(TSP)以及配电网重构中的应用效果,分析两者结合优化的可能性及其实际效能。 博士论文探讨了遗传算法与蚁群算法的应用与发展。遗传算法基于达尔文的自然进化论及孟德尔的遗传变异理论,是一种以种群为基础的智能优化方法;而蚁群算法则是模拟蚂蚁觅食行为的一种新型群体智能优化技术。这两种算法在自然科学、工程技术以及现代管理等领域中有着广泛的应用前景,并能有效地解决各种复杂的优化问题。 本段落对上述两种算法进行了深入研究,针对它们存在的收敛速度慢和早熟等缺点,引入创新的思想与方法设计出了改进的遗传算法和蚁群算法,从而改善或解决了这些问题。这些新算法被成功应用于旅行商问题(TSP)及配电网络重构等问题中。
  • 遗传多旅行商.pdf
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    本论文探讨了遗传算法在解决多旅行商问题中的应用,通过优化算法参数和策略,提高了求解效率与路径规划的最优性。 针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商问题,采用遗传算法进行优化,并提出了一种矩阵解码方法。通过仿真对距离非对称的多旅行商实例进行了研究,并比较了不同交叉算子的效果。结果表明该算法是有效的,适用于解决距离对称和非对称的情况下的多旅行商问题。