求解两类组合优化问题的改进蚁群算法.pdf

人工智人-家居设计-改进蚁群算法及其在智能控制中的应用.pdf

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题，提出 一种改进的蚁群算法。首先根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域，提高该区域内初始信息素浓 度，避免算法初期盲目搜素；其次利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径 信息素，增强局部搜索能力加快收敛速度；后对全局路径进行寻优，更新全局最优路径信息素。且在信息素 更新公式中引入信息素增强因子，加强最优路径信息素含量。应用反向学习优化信息素，改进状态选择概率， 提高算法寻优能力。实验结果表明，改进后的算法明显提高了收敛速度，同时寻优能力更强。

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划. 在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控 制参数可以调控算法的搜索范围. 最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.

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为解决物流配送路径距离过长导致配送效率低的问题，提出改进蚁群优化算法的电子商务物流配送路径优化方法。以配送费用最低为目标建立电子商务物流配送路径优化的数学模型，通过蚁群算法模拟蚂蚁搜索食物行为，设计电子商务物流配送路径模型，并通过修正信息素挥发系数、确定性和探索性搜索对蚁群算法进行了相应的改进，进行了电子商务物流配送路径优化仿真实验。结果表明，改进蚁群优化算法可以明显提高物流配送效率，缩短配送距离，降低电子商务物流配送成本。

在二维静态环境下的机器人路径规划中，采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进，改进的蚁群算法使用不同的期望值机制，采用挥发系数自适应方式更新信息激素，并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析，可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强，算法效率更高，所寻路径更短。结果表明，该改进算法提高了算法效率，抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索，使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。

一种改进蚁群算法与仿真，吾斯曼·亚森，，蚁群算法是基于群体合作的一类仿生算法，适合于解困难的离散组合优化问题。本文在介绍基本蚁群算法原理的基础上，对其做了适当的

人工智能-机器学习-改进蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的研究.pdf