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一种改进的小窗口蚁群算法摘要：针对现有小窗口蚁群算法对优化问题规模的适应性较差、对设定可选城市范围的参数依赖大、易于陷入局部最优等缺点，提出了一种随机小窗口蚁群算法，将问题规模与随机性同时引入小窗口蚁群算法，增强了算法的鲁棒性，而且可以避免算法早熟，陷入局部最优。
通过对200个城市的仿真结果表明，该算法效果良好。
关键词关键词：蚁群算法；小窗口蚁群算法；路径优化；商旅问题DOIDOI：10.11907/rjdk.143829中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2015）002004803基金项目基金项目：湖南省科技厅项目（2013FJ3154）；航天支撑基金项目（2013ZGDZDX）作者简介作者简介：陈立（1990―），男，湖北黄石人，南华大学电气工程学院硕士研究生，研究方向为最优控制、智能控制理论及应用；谢富强（1971-），男，湖南衡山人，博士，南华大学电气工程学院讲师、硕士生导师，研究方向为最优控制、智能控制理论及应用、导航与制导；李兰君（1965-），女，湖南衡阳人，南华大学电气工程学院教授、硕士生导师，研究方向为智能控制、嵌入式系统应用。
0引言蚁群算法是20世纪90年代初期由意大利学者Colorni 等人＼[1＼]提出的一种仿生算法，通过模拟自然界中蚂蚁寻找食物时利用其留下的信息素强弱来寻找最优路径。
本文就是在基本蚁群算法基础上，通过改进小窗口蚁群算法，增加随机小窗口这一环节避免算法过早收敛，增强寻优能力。
1基本蚁群算法1.1算法原理蚁群算法是源于蚂蚁的觅食行为，蚂蚁在寻找食物时会在经过的路径上留下信息素，当某条路径是从蚁穴到食物的较短路径时，通过该条路径的蚂蚁就会较多，该条路径上面的信息素浓度就会较高，以此吸引更多的蚂蚁经过这条路径。
通过多次往返，某条最短路径上面的信息素浓度会非常高，蚁群就会都从这条最优路径上经过，使得整个种群在寻找食物上的时间变短，提高了效率。
蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用蚁狮算法是一种结合了蚁群算法和狮群算法的启发式优化算法，用于解决复杂的优化问题。
它的优势在于具有较强的全局能力和较快的收敛速度。
在船舶航路规划中的应用，蚁狮算法可以帮助设计师找到最优的航线，以确保安全、高效和经济的航行。
然而，蚁狮算法也存在一些问题，例如易陷入局部最优解和收敛速度较慢等缺点。
因此，对蚁狮算法进行改进，以提高其性能和应用效果成为研究的重点。
在蚁狮算法的改进方面，研究者们提出了许多方法。
首先，可以改进蚁狮算法的初始化过程，以增加算法的多样性。
例如，可以利用随机化技术生成初始解，并通过引入随机因子来增加空间。
此外，可以根据问题的特点设计特定的初始化策略，以提高算法的表现。
其次，可以改进蚁狮算法的信息素更新策略，以增强蚁群算法的全局能力。
传统的蚁狮算法使用固定的信息素更新规则，这可能导致算法陷入局部最优解。
因此，研究者们提出了动态更新信息素的策略，以使算法更好地探索空间。
其中一种策略是根据蚁狮算法的迭代进程动态调整信息素的更新速度，例如增加信息素更新的频率或减小信息素更新的幅度等。
另外，可以改进蚁狮算法的局部过程，以提高算法的收敛速度和精度。
传统的蚁狮算法使用简单的局部策略，例如局部邻域或局部跳出策略。
然而，这些策略可能无法有效地跳出局部最优解。
因此，研究者们提出了更高级的局部策略，例如启发式、模拟退火算法或遗传算法等。
这些策略可以帮助算法在局部最优解中跳出，并快速找到更优的解。
在船舶航路规划中，蚁狮算法的应用非常有价值。
船舶航路规划是一个复杂的优化问题，涉及到多个约束条件和多个决策变量。
蚁狮算法通过模拟蚁群和狮群的行为，可以快速地可能的航线，并找到最优的航路。
在船舶航路规划中，最优的航线应该同时考虑到安全性、经济性和效率性等多个因素。
蚁狮算法可以通过权衡这些因素，找到最佳的航线，以最小的风险和成本来完成航行任务。
总之，蚁狮算法是一种优秀的启发式优化算法，在船舶航路规划中具有广泛的应用前景。
基于改进的启发式蚂蚁算法求解最短路径连懿;王成雷;何龙;曾晓明;崔铁军;陈磊【摘要】针对复杂环境中机器人路径规划问题,为了提高蚁群算法的寻优能力和收敛速度,基于A*算法的距离评价函数,对算法中的启发式函数进行改进,提出一种启发式的蚂蚁算法,并对新算法进行仿真测试.结果表明:改进后的启发函数可以有效改善蚂蚁算法搜索的盲目性,解决了传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题.与传统蚂蚁算法相比,启发式蚂蚁算法在20×20网格下的相关系数提高了0.4722,40×40网格下的相关系数提高了0.2265,说明改进算法的规划能力和收敛效率均有所提高,整体上优于传统蚂蚁算法.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】4页(P54-57)【关键词】启发式蚂蚁算法;A*算法;距评价函数;最短路径【作者】连懿;王成雷;何龙;曾晓明;崔铁军;陈磊【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津【正文语种】中文【中图分类】TP242路径规划技术作为机器人自主导航需求的关键技术，其规划效果直接影响到机器人完成任务的质量，已成为目前国内外研究的热点之一[1-3].路径规划要求机器人基于最短路径原则，在其运动空间中找到一条从运动起点到终点能够安全躲避障碍物的路径.很多学者都致力于研究、开发既高效又新颖的机器人路径规划方法，主要包括神经网络法[4]、遗传算法[5-6]、A*算法[7]和蚂蚁算法等[8-10].其中，基于仿生智能理论的蚂蚁算法鲁棒性强，适用于分布式计算环境，同时易与其他方法相结合，因此在路径规划方面取得了广泛应用，但传统蚂蚁算法也存在全局路径搜索时间过长、容易陷入局部最优等问题.基于此，Ho等[11]提出在蚂蚁算法中加入融合禁忌搜索的技术；Ellabib等[12]将并行技术引入算法，建立了基于局部搜索策略的蚁群系统；Naimi等[13]对局部信息素更新规则进行深入研究，提出了KCC-Ants和ELU-Ants共2种新蚁群算法，有效提高了蚁群算法的寻优能力和收敛速度.因此，本研究主要针对信息素更新规则中的启发函数进行研究，利用A*算法的距离评价函数对蚂蚁算法中的启发式函数进行改进，提出一种启发式蚂蚁算法，以期提高蚂蚁算法的收敛速度和规划能力.为了验证算法的效率，本研究通过仿真实验对改进后的启发式蚂蚁算法进行评价.蚂蚁算法是一种模拟蚂蚁智能行为的仿生优化算法，没有视觉的蚂蚁运动时会在通过的道路上释放出一种特殊的信息素.当其碰到一个未通过的岔口时，就会根据信息素随机挑选一条路径，在行走的过程中持续释放等量的信息素，该信息素会随着时间的推移逐渐挥发，而距离较长的路径的信息素挥发时间相对长，因此其信息素浓度相对较低.蚂蚁算法是指用来描述这一由简单个体组成的群体所表现出的极其复杂的行为特征的方法.传统蚂蚁算法的基本规则为式（1）中：为i节点和j节点在t时刻残留的信息素，其中指数α是信息素启发因子；为i节点和j节点在t时刻的期望启发函数，通常定义为i节点和j节点间距离dij的倒数，即，其中指数β为期望启发因子；allowedk为蚂蚁下一步允许选择的节点.在蚂蚁留下信息素的同时，为避免因残留信息素过多造成路径上启发信息被淹没，信息素会随着时间的流逝而挥发，设ρ为信息素挥发系数（0≤ρ≤1），t+Δt时刻i节点和j节点上的信息素更新规则为式（2）和式（3）中：为第k只蚂蚁在本次循环中残留的信息素，通常采用Ant-Cycle模型表示为式（4）中：Q为信息素的强度；Lk为第k只蚂蚁在该次循环中经过的距离.由于蚂蚁算法在路径规划中的搜索行为具有随机性和盲目性，严重影响了路径规划的效率，因此，改善蚂蚁算法路径搜索中的随机性和盲目性对提高算法性能具有重要意义.A*算法可以通过对比当前路径栅格8个邻近网格的启发式函数值逐步确定下一个路径栅格，当存在多个最小值时，A*算法无法保证搜索的路径最优，因此，增加A*算法的搜索范围有利于最短路径最优解的获取.针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，本研究提出改进启发因子，以提高算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优解，提高收敛速度.2.1 A*算法作为一种基于Dijkstra算法的启发式搜索算法，A*算法通过利用问题拥有的启发信息引导启发式搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的.其核心部分为距离评价函数式（5）中：f*（i）为从起点到i节点搜索路径的距离评估函数，i为搜索到的当前节点；g（i）为从起点到i节点间已搜索路径的实际值，若i为起点，则g（i）=0；h*（i）为i节点到终点最短路径距离成本的估算函数.假设i节点坐标为（xi，yi），终点坐标为（xend，yend），则其估算函数2.2 启发式蚂蚁算法本研究将A*算法中的距离评估函数f*（i）加入到蚂蚁算法中，可以大大提高蚂蚁算法路径搜索的效率，同时增加A*算法的搜索范围和迭代次数，实现云环境下并行高效的路径规划.将A*算法中的距离评估函数代入蚂蚁算法，则期望启发函数此外，本研究还借鉴了狼群分配原则，找到每次循环中局部最短路径上的蚂蚁，增大其释放的信息素量，去除局部最差路径上蚂蚁释放的信息素.这样可以进一步避免最差路径上信息素的干扰，提高收敛速度[11].为了验证启发式蚂蚁算法路径规划方法的正确性和可行性，本研究进行了仿真实验，实验中将障碍物环境划分为20×20的网格，仿真测试环境的示意图如图1所示.本研究分别运用传统蚂蚁算法和启发式蚂蚁算法进行路径规划，算法中最大循环次数均为100次，每次出动的蚂蚁数m=20，信息素启发因子α=1，期望启发因子β=2，信息素挥发系数ρ=0.2.测试结果如图2所示，其中图2（a）和图2（b）分别为传统蚂蚁算法和启发式蚂蚁算法的信息素演化曲线，图2（c）为2种算法最优规划结果.由图2可以看出，传统蚂蚁算法在路径搜索过程中带有随机性，其信息素的分布密集区域和最优规划结果不一致；而启发式蚂蚁算法的信息素几乎都分布在最优规划结果周围.与传统蚂蚁算法相比，加入距离评估函数后，有效减少了启发式蚂蚁算法的盲目搜索，其最短路径规划效率大幅提高.除了对路径搜索的结果进行定性分析外，本研究还依据皮尔森相关系数，对最优规划结果与2种算法的信息素演化曲线进行了定量的相关性分析，皮尔森相关系数式（6）中：n为样本量；Xi和Yi均为变量；X和Y为样本观测值X和Y的平均值；SX和SY则为X和Y的标准差.为了验证算法在不同环境下的收敛效果，本研究选取20×20和40×40网格大小，利用皮尔森相关系数，分别将传统蚂蚁算法和启发式蚂蚁算法的信息素演化曲线与最短路径规划结果进行对比，考虑到算法的随机性，分别对50次重复实验的相关系数取平均，结果如表1所示.由表1可知，20×20网格下传统蚂蚁算法与最优规划结果的相关系数为0.194 6，启发式蚂蚁算法与最优规划结果的相关系数为0.666 8；此外，在相对复杂的环境（40×40网格）下，传统蚂蚁算法和启发式蚂蚁算法的相关系数分别为0.106 5和0.333 0.其中，相关系数越高说明蚂蚁算法的启发性越强，其收敛性也相对较高，收敛次数越少.结果表明，20×20网格下启发式蚂蚁算法的相关系数比传统蚂蚁算法的高0.472 2，在40×40的网格下启发式蚂蚁算法的相关系数比传统蚂蚁算法高0.226 5，其规划能力和收敛效率均显著提高.本研究针对复杂环境中机器人路径规划问题提出一种新型启发式蚂蚁算法，将A*算法中的距离评价函数带入蚂蚁算法，作为其启发函数，有效改善了传统蚂蚁算法搜索的盲目性，提高了算法的计算效率；并在此基础上借鉴了狼群分配原则，找到每次循环中局部最短路径上的蚂蚁，增大其释放的信息素量，去除局部最差路径上蚂蚁释放的信息素，从而进一步提高收敛速度.此外，本研究通过仿真实验对算法的有效性进行验证，结果表明在规划能力和收敛效率方面，启发式蚂蚁算法均优于传统蚂蚁算法.【相关文献】[1]刘雄，雷勇，涂国强.基于蚁群算法的移动机器人路径规划[J].计算机仿真，2011，28（11）：185-188. LIU X，LEI Y，TU G Q.Path planning of mobile robot based on ant colony algorithm[J].Computer Simulation，2011，28（11）：185-188（in Chinese）.[2] 郭玉，李士勇.基于改进蚁群算法的机器人路径规划[J].计算机测量与控制，2009，17（1）：187-189. GUO Y，LI S Y.Robot path planning based on improved ant colonyalgorithm[J].Computer Measurement and Control，2009，17（1）：187-189（in Chinese）.[3]万晓凤，胡伟，方武义，等.基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J].计算机工程与应用，2014，50（18）：63-66. WAN X F，HU W，FANG W Y，et al.Robot path planning based on improved ant colony algorithm[J].Computer Engineering and Applications，2014，50（18）：63-66（in Chinese）.[4] 肖本贤，齐东流，刘海霞，等.动态环境中基于模糊神经网络的AGV路径规划[J].系统仿真学报，2006，18（9）：2401-2404. XIAO B X，QI D L，LIU H X，et al.AGV path planning based on fuzzy neural network in dynamic environment[J].Journal of System Simulation，2006，18（9）：2401-2404（in Chinese）.[5] 徐庆征，柯熙政.求解最短路径的遗传算法中若干问题的讨论[J].计算机工程与设计，2008（6）：1507-509. 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最短路径问题的智能优化算法最短路径问题是图论中的经典问题，其在各个领域都有着广泛的应用。
然而，当图的规模庞大时，传统的求解方法往往存在效率低下的问题。
为了提高求解最短路径问题的效率，智能优化算法应运而生。
本文将介绍几种常用的智能优化算法，并比较它们在求解最短路径问题上的表现。
1. 遗传算法遗传算法是模拟自然界的进化过程而设计的一种优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将图中的节点看作基因，路径长度看作适应度。
遗传算法通过交叉、变异等操作对解空间进行搜索，并逐代筛选出较优的解。
在实际应用中，遗传算法能够在较短的时间内找到逼近最优解的结果。
2. 蚁群算法蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为的启发而设计的一种优化算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素、路径选择等行为进行优化。
在求解最短路径问题时，可以将蚂蚁看作在节点之间移动的代理，蚁群中的每只蚂蚁通过释放信息素来引导搜索方向。
经过多次迭代，蚁群算法可以找到接近最短路径的解。
3. 粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法。
粒子群算法通过随机初始化一群“粒子”，然后根据自身最优解和群体最优解来不断调整粒子的位置和速度，以找到最优解。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作粒子，粒子的位置和速度表示路径的位置和前进方向。
通过迭代调整粒子的位置和速度，粒子群算法能够找到较优的解。
4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种受到固体退火原理启发的优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作原子，在不同温度下进行状态转移，以找到更优的解。
模拟退火算法通过接受差解的概率和降低温度的策略来逐渐搜索到接近最优解的结果。
以上是几种常见的智能优化算法在求解最短路径问题上的应用。
这些算法在实际应用中有着广泛的适用性，并且能够在较短的时间内找到较优的解。
在具体选择算法时，需要根据问题的规模和要求进行综合考虑。
未来随着智能优化算法的发展，相信将会有更多高效、灵活的算法被提出，为最短路径问题的求解提供更多选择。
技术与方法物流技术2022年第41卷第6期（总第429期）[收稿日期]2021-12-21[基金项目]河南省自然科学基金项目（212300410343）；河南省科技攻关项目（202102310559）[作者简介]吴延峰（1979-），男，河南汝州人，讲师，博士，主要研究方向：智慧物流、智能网联汽车。
doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2022.06.008基于改进蚁群算法的并行时间窗车辆路径问题吴延峰，韩鹏飞，田凯（河南科技大学车辆与交通工程学院，河南洛阳471003）[摘要]针对带有并行时间窗的车辆路径问题，提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法，克服了目前蚁群算法无法求解初始时间窗发生冲突的局限性。
首先，建立以路径最短为优化目标的VRPPTW数学模型，对并行时间窗问题进行了定义。
其次，针对传统蚁群算法的缺点，提出改进蚁群算法，该算法首先对硬时间窗进行排序，接着通过初始时间窗重复的个数确定初始蚂蚁数量，并行的多只蚂蚁并行共享访问列表，依据订单顺序计算每只蚂蚁前往下一站的概率。
最后，针对某企业物流数据，编写Python程序，借助百度地图API批量获取各地间的实地距离，运用改进的蚁群算法分别求出5个接驳点车辆集货最短路径，得出了最优路径规划方案，证实了算法的有效性。
[关键词]带时间窗车辆路径问题；改进蚁群算法；并行时间窗；路径优化[中图分类号]F252.14[文献标识码]A[文章编号]1005-152X(2022)06-0028-05Vehicle Routing Problem with Parallel Time Window Based on Improved Ant Colony AlgorithmWU Yanfeng,HAN Pengfei,TIAN Kai(School of Vehicle &Traffic Engineering,Henan University of Science &Technology,Luoyang 471003,China)Abstract:In this paper,in view of the vehicle routing problem with parallel time windows,we proposed a route planning method based on the improved ant colony algorithm,which overcomes the inability of the current ant colony algorithm in the solution of conflicting initial time windows.First,we set up a VRPPTW model with the shortest path as the optimization goal,and defined the parallel time window problem.Next,in view of the shortcomings of the traditional ant colony algorithm,we proposed an improved ant colony algorithm which first ranks the hard time windows,and then determines the initial number of ants according to the number of repetitions of the initial time windows,where multiple parallel ants share the same access list and the probability of the next stop for an ant is calculated according order sequence.Finally,according to the logistics data of a certain enterprise,we used the Python program and the Baidu Map API to obtain the actual distances between different stops,found the shortest path between five interchange stations through the improved ant colony algorithm,and obtained the optimal path solution which confirms the effectiveness of the algorithm.Keywords:vehicle routing problem with time window;improved ant colony algorithm;parallel time window;route optimization0引言带有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW ）作为传统车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP ）的一个扩展，除了考虑车辆容量约束以外，还要考虑车辆发车时间以及客户服务顺序，并要在客户指定的时间窗内将货物送达[1-2]。
基于改进的启发式蚂蚁算法求解最短路径连懿;王成雷;何龙;曾晓明;崔铁军;陈磊【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(037)003【摘要】针对复杂环境中机器人路径规划问题,为了提高蚁群算法的寻优能力和收敛速度,基于A*算法的距离评价函数,对算法中的启发式函数进行改进,提出一种启发式的蚂蚁算法,并对新算法进行仿真测试.结果表明:改进后的启发函数可以有效改善蚂蚁算法搜索的盲目性,解决了传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题.与传统蚂蚁算法相比,启发式蚂蚁算法在20×20网格下的相关系数提高了0.4722,40×40网格下的相关系数提高了0.2265,说明改进算法的规划能力和收敛效率均有所提高,整体上优于传统蚂蚁算法.【总页数】4页(P54-57)【作者】连懿;王成雷;何龙;曾晓明;崔铁军;陈磊【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津;天津师范大学城市与环境科学学院,300387天津【正文语种】中文【中图分类】TP242【相关文献】1.基于网络分级优化和Dijkstra算法的最短路径求解改进 [J], 尚文芳2.基于改进遗传算法的给水管网最短路径求解 [J], 申艳芬;董丽丽;张翔;黄海3.一种求解高校最短路径的改进的启发式蚁群算法 [J], 方昕4.基于网络分级优化和Dijkstra算法的最短路径求解改进 [J], 尚文芳5.基于转向限制的改进双向启发式最短路径算法 [J], 李文嫄;高正中;吴代丰;李世光因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于智能蚁群算法的路径规划与优化研究智能蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁寻路行为的优化算法。
它模拟了蚂蚁在寻找食物时的规律和策略，通过大量的蚁群个体之间的交流和协作，不断寻找最优路径。
在路径规划和优化领域，智能蚁群算法已经被广泛应用，并且在很多问题中获得了非常良好的效果。
优化问题是人类在计算机科学、工程学、生物学等众多领域中面临的问题之一。
在这些领域中，优化的问题通常都可以被看做是寻找最优解的问题。
不过，由于优化问题的复杂度非常高，特别是在实际应用中，通常会面临着大量的约束条件、未知的参数和非线性问题等复杂情况。
这时候，智能蚁群算法优化算法就起到了重要作用。
通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为和策略，智能蚁群算法能够有效的解决一些复杂的优化问题。
相比于传统的优化算法，智能蚁群算法具有以下的优点。
首先，智能蚁群算法具有较好的鲁棒性。
由于该算法模拟自然界中的动物寻路行为，蚁群个体之间输入输出非常简单，因此算法具有很高的兼容性和鲁棒性。
即使在某个蚁群个体出现失效的情况下，整个算法系统也不会因此而崩溃。
其次，智能蚁群算法能够自适应。
蚂蚁在寻找食物时，会根据周围环境的变化来自适应调整自己的行为和策略。
在智能蚁群算法中，每个蚂蚁节点也会根据自身的数据来调整自己的路径搜索策略，达到更优的效果。
最后，智能蚁群算法聚类效果良好。
在寻找食物时，蚂蚁节点会通过一个简单的信息传递机制来寻找最优食物位置。
在计算机算法中，智能蚁群算法也会通过这种信息传播方式来避免重复搜索，并且提高搜索效率。
在路径规划和优化问题中，智能蚁群算法也被广泛应用。
对于一个定位的问题场景来说，智能蚁群算法可以有效的寻找到最短路径。
在蚁群行动过程中，逐渐建立了路径信息素分布模型，已经过的路径留下的信息仍会影响后续的选择，从而获得更加优秀的解。
在实际应用中，智能蚁群算法可以用于非常多的应用场景。
例如，在交通出行中，可以利用智能蚁群算法来进行路径规划和优化；在机器人路径规划中，也可以利用智能蚁群算法来确定最优路径；在电力系统中，可以利用智能蚁群算法来优化发电和输电效率。
一种改进的蚁群算法
张昕;彭宏;郑启伦
【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》
【年(卷),期】2006(027)B07
【摘要】蚁群算法是一种新的进化算法，其基本思想是模拟蚂蚁的合作行为．蚁群算法已成功地应用于许多优化问题，成为求解组合优化问题的新的进化算法．最新研究表明蚁群算法是一种基于群体的强鲁棒性的进化算法．但是，蚁群算法也有收敛速度慢，容易陷入局部最优的缺点．为了克服这些缺点，吸取微粒群算法的优点，提出了一种改进的蚁群算法．实验结果表明改进算法是有效的，与标准的蚁群算法相比，算法性能得到了明显改善．
【总页数】5页(P518-522)
【作者】张昕;彭宏;郑启伦
【作者单位】华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510640;华南农业大学理学院,广东广州510642
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划
2.一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划
3.一种求解多目标优化问题的改进蚁群算法
4.一种基于K-means改进蚁群算法的船舶航线设计方法
5.一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法
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蚁群算法求解最短路径
侯炜;桑楠;苏芮;黄小红
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(000)033
【摘要】本文提出限制范围的Max-Min蚁群算法解决最短路径问题。
该算法不易陷入局部搜索最优,并且利用实际交通网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域,能较快收敛到全局最优解。
【总页数】3页(P164-166)
【作者】侯炜;桑楠;苏芮;黄小红
【作者单位】电子科技大学计算机学院,四川成都610054
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.一种改进的蚁群算法求解车辆的最短路径问题 [J], 薛国新;王岳
2.一种改进的蚁群算法求解车辆的最短路径问题 [J], 薛国新;王岳
3.改进蚁群算法求解最短路径问题 [J], 张森
4.改进蚁群算法求解最短路径问题 [J], 袁亚博;刘羿;吴斌
5.基于蚁群算法的送餐最短路径问题求解研究 [J], 原丕业; 张明; 王岐昌; 刘晓伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进蚁群算法求解最优路径方法的研究邓雷;朱永利;张雷【摘要】为保障电力系统供电可靠性,快速确定故障点到物资点最短路径是电力线路管理的一项重要功能.传统蚁群算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优解等缺点.文章针对其缺点,提出了一种结合最大最小蚁群算法,采用基于角度和信息素混合因素进行局部搜索并从起点和目标点双向搜索的改进蚁群算法.通过实验仿真表明,改进算法能有效地解决最短路径问题,在实际应用中具有可行性.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2011(027)003【总页数】5页(P18-21,71)【关键词】蚁群算法;最优路径;电力线路【作者】邓雷;朱永利;张雷【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TM711电力线路意外故障所导致的停电将会严重影响人们的生活质量，也会对生产设备以及产品的生产造成严重后果，因此，对电力线路故障快速修复有重要意义。
如何选择最优修复路径成为电力线路抢修中的重要问题。
当发生故障时，故障监测设备会监测到故障并发送信号给线路管理系统，系统确定故障点并通过智能算法在众多故障点到抢修物资点的路径中确定最优的抢修路径，使路障得到快速抢修，保证快速恢复供电。
目前，对确定最优路径的选择已经有了很多算法，如Dijkstra算法、A*算法、遗传算法和蚁群算法等。
传统的Dijkstra算法虽然能确保找到最优路径，但随着网络规模的扩大，内部的二重循环将导致执行效率严重降低。
A*算法的全局性较差，容易陷入局部最优解。
遗传算法作为一种随机优化算法，局部搜索能力较差，很容易出现早熟收敛现象［1］。
蚁群算法是20世纪90年代的一种模拟进化算法，这种算法的优点是具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，已经成功用于解决TSP(旅行商)组合优化问题，但是传统蚁群算法有着易早熟、陷入局部最优解等问题。
