蟻群算法的改進研究與應用.pdf

1、蟻群優(yōu)化算法是一種群體智能算法，是自然界中螞蟻群落在尋找食物過程的模擬，是一種新興的智能進化算法，是專門解決離散的棘手的問題，在許多應用中，充分展示了其優(yōu)點，在算法的改進方面也取得了很好的成果。與積極的反饋、自組織、分布式、強健、易與其他算法相結合的優(yōu)勢，蟻群算法往往陷入局部最優(yōu)解，收斂速度慢，對初始解的要求比較高。從理論上講，適當轉換后改進的蟻群算法可以使任何組合優(yōu)化問題得到更快地解決。本文在蟻群算法和模擬退火算法的基礎上對他們進行混

2、合改進，并考慮目標函數(shù)梯度的因素，促使算法快速全局收斂;另外，在夾角優(yōu)化方面也作了相關改進，考慮方向夾角對算法的影響程度，都得到了很好的結果。
　　根據(jù)蟻群算法的特點，本文提出了基于目標函數(shù)梯度的模擬退火蟻群算法和夾角優(yōu)化的蟻群算法。數(shù)值分析和實驗表明:改進的新算法不僅具有原算法的優(yōu)點，而且提高了算法的速度。新算法應用于旅行商及路徑規(guī)劃問題，新算法的優(yōu)越性得到了驗證。
　　本文所做工作如下:
　　1.簡要介紹了蟻群算法

3、的產(chǎn)生背景意義及研究現(xiàn)狀，歸納論文所研究的內(nèi)容與意義。
　　2.簡要介紹了蟻群算法的基本原理、算法步驟及流程，最后分析了算法的優(yōu)缺點等。
　　3.首先簡要介紹了模擬退火算法的基本原理和算法的過程，然后介紹了一種基于目標函數(shù)的梯度模擬退火蟻群算法的基本原理和算法流程，最后給出新算法對TSP問題優(yōu)化的實驗結果。
　　4.首先簡要介紹路徑規(guī)劃問題，然后介紹夾角優(yōu)化的蟻群算法的基本原理和算法流程，最后給出新算法對路徑規(guī)劃問題優(yōu)