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蚁群混合遗传算法的研究及应用
柏建普;吴强
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2011(024)004
【摘要】为解决组卷过程中在一定约束条件下存在的多目标优化问题,结合蚁群算法和遗传算法各自的优点和它们融合的基础,提出了一种蚁群算法融合到遗传算法的策略:在组卷的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件后,将遗传算法调度的较优解转化为蚁群算法所需要的初期信息紊,然后利用蚁群算法所具有的正反馈、高效等特点快速形成试卷最优解.实践结果证明此算法改善了试卷的质量以及系统的运行效率,生成的试卷符合要求,达到预期的结果.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】柏建普;吴强
【作者单位】内蒙古科技大学,信息工程学院,内蒙古,包头,014010;内蒙古科技大学,信息工程学院,内蒙古,包头,014010
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于蚁群混合遗传算法的组卷问题研究 [J], 郭秀娟;张坤鹏
2.一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的r无线传感器网络定位算法 [J], 李杰;
李振波;陈佳品
3.基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解 [J], 王立冬;王楠;余军
4.基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解 [J], 王立冬;王楠;余军;;;;
5.基于蚁群混合遗传算法的组卷问题研究 [J], 郭秀娟;张坤鹏
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求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法陈成;邢立宁【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2011(017)003【摘要】为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性.%To solve flexible job shop scheduling problem effectively, a hybrid approach which combined Genetic Algorithm(GA)with Ant Colony Optimization(ACO)was proposed. GA was applied to tackle machine assignment problem, while AC() was employed to deal with operation sequencing problem. In the solution process, knowledge was continuously learned from previous optimization process and then adopted to guide subsequent optimization. Effectiveness of the proposed algorithm was validated through an experiment.【总页数】7页(P615-621)【作者】陈成;邢立宁【作者单位】国防科学技术大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP312;TPL8【相关文献】1.求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法 [J], 赵博选;高建民;陈琨2.求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法 [J], 凌海峰;王西山3.一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 田松龄;陈东祥;王太勇;刘晓敏4.改进遗传蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题 [J], 李佳路;王雷;王静云5.应用改进蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 刘志勇;吕文阁;谢庆华;何明玉;杨杰;刘雄辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进蚁群算法的AGV路径规划研究目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 主要研究内容与方法 (4)二、蚁群算法理论基础 (6)2.1 蚂蚁系统 (7)2.2 最大最小蚂蚁系统 (8)2.3 蚁群算法改进方向 (9)三、改进蚁群算法在AGV路径规划中的应用 (9)3.1 初始解的生成策略 (10)3.2 蚂蚁的转移规则 (12)3.3 动态信息素更新策略 (13)3.4 算法实现步骤 (14)四、仿真实验与结果分析 (15)4.1 实验环境与参数设置 (16)4.2 实验结果与对比分析 (17)4.3 结果讨论与优化建议 (18)五、结论与展望 (19)5.1 研究成果总结 (20)5.2 存在问题与不足 (22)5.3 后续研究方向与应用前景展望 (23)一、内容概述在当前制造业和物流领域，AGV路径规划对于提高生产效率、优化资源分配和降低成本等方面具有至关重要的作用。
由于复杂的生产环境和动态的任务需求，AGV路径规划面临诸多挑战，如路径选择、任务调度和避障等。
为了应对这些挑战，本文提出了一种基于改进蚁群算法的AGV路径规划方法。
本文将介绍研究背景和意义，阐述AGV路径规划的重要性和现有挑战。
概述研究的主要内容和目标，包括改进蚁群算法的设计和实现过程，以及该算法在AGV路径规划中的应用。
在此基础上，本文将详细阐述算法的具体实现过程，包括算法的关键步骤、参数设置和优化策略等。
还将讨论如何通过仿真实验验证算法的有效性和性能，总结研究成果，分析改进蚁群算法在AGV路径规划中的优势和潜在应用前景。
本文的研究对于提高AGV系统的智能化水平和实际应用的推广具有重要的理论意义和实践价值。
1.1 研究背景与意义传统方法在处理复杂环境下的路径规划时存在局限性，当环境发生变化时（如障碍物的增加或位置移动），传统方法往往难以快速适应并找到最优路径。
传统方法在计算效率方面有待提高，对于大规模的AGV网络，传统的路径规划算法需要耗费大量的计算资源和时间，这在实际应用中是不可接受的。
蚁群算法毕业论文蚁群算法毕业论文引言在当今信息时代，人工智能和智能算法的发展日新月异。
蚁群算法作为一种模拟生物群体行为的优化算法，已经在多个领域取得了优秀的成果。
本篇论文将探讨蚁群算法的原理、应用以及未来的发展方向。
一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的启发式算法。
蚂蚁在觅食过程中通过信息素的沉积和蒸发来实现信息的传递和集成，从而找到最优的路径。
蚁群算法利用这种信息素机制，通过模拟蚂蚁的觅食行为来求解优化问题。
蚁群算法的基本原理包括两个方面：正向反馈和负向反馈。
正向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，发现食物后释放信息素，吸引其他蚂蚁前往。
负向反馈是指蚂蚁在觅食过程中，经过的路径上的信息素会逐渐蒸发，从而减少后续蚂蚁选择该路径的概率。
二、蚁群算法的应用蚁群算法在多个领域都有广泛的应用。
其中最为著名的应用之一是在旅行商问题（TSP）中的应用。
旅行商问题是指在给定的一组城市中，找到一条最短路径，使得旅行商能够经过每个城市且只经过一次，最后回到起点城市。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，成功地解决了这个NP难问题。
除了旅行商问题，蚁群算法还被广泛应用于图像处理、机器学习、网络优化等领域。
在图像处理中，蚁群算法可以用于图像分割、图像匹配等任务。
在机器学习中，蚁群算法可以用于优化神经网络的权重和偏置。
在网络优化中，蚁群算法可以用于优化网络拓扑结构，提高网络的性能。
三、蚁群算法的发展方向尽管蚁群算法已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，蚁群算法在处理大规模问题时，容易陷入局部最优解。
其次，蚁群算法对参数的选择比较敏感，需要经验调整。
此外，蚁群算法在处理动态环境下的问题时，效果不尽如人意。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的蚁群算法。
例如，基于混沌理论的蚁群算法、蚁群算法与遗传算法的融合等。
这些改进算法在一定程度上提高了蚁群算法的性能和鲁棒性。
此外，蚁群算法还可以与其他智能算法相结合，形成混合算法。
第5期2013年5月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool ＆Automatic Manufacturing TechniqueNo．5May 2013文章编号：1001－2265（2013）05－0130－04收稿日期：2012－10－25*基金项目：甘肃省自然科学基金（1112RJZA045）作者简介：武福（1973—），男，甘肃人，兰州交通大学机电工程学院副教授，主要从事制造系统建模与优化调度的研究，（E －mail ）wufu@mail．lzjtu．cn 。
一种求解柔性作业车间调度问题的混合智能算法*武福1，2张治娟2（1．甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室，兰州730070；2．兰州交通大学机电工程学院，兰州730070）摘要：提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子群算法优化融合的混合智能算法，并将其应用于解决多目标柔性作业车间调度问题。
采用蚁群算法寻径生成初始群体，利用遗传算法进行调度路径的优化，利用粒子群算法对蚁群算法中的信息素进行优化，优势互补。
最后通过仿真实例验证了该算法的可行性和有效性。
关键词：蚁群算法；多目标优化；柔性作业车间调度中图分类号：TH165；TG65文献标识码：A Research on Multi-objective Flexible Job-shop Scheduling Problem Basedon Hybrid Intelligence AlgorithmWU Fu 1，2，ZHANG Zhi-juan 2（1．Key-lab of System Dynamics and Reliability of Rail Transportation Equipment of Gansu Province ，Lanzhou 730070，China ；2．Institute of Mech-Electronic Technology ，Lanzhou Jiaotong University ，Lanzhou 730070，China ）Abstract ：This paper proposed a hybrid intelligence algorithm to solve multi-objective flexible job-shopscheduling that was based on the combination of ant colony algorithm ，genetic algorithm and particle swarm optimization．First ，it adopted ant colony algorithm to get a new population by routing．Second it made use of genetic algorithm to optimize the path ，the PSO algorithm to optimize the pheromone in ant colony algorithm．Finally ，it developed enough advantage of the three algorithms．The simulation results show that the algorithm is feasible and effective．Key words ：ant colony algorithm ；multi-objective optimization ；flexible job-shop scheduling0引言蚁群算法（Ant Colony Algorithm ）是意大利学者M．Dorigo 等人通过模拟自然界蚂蚁寻径的行为提的一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法，它充分利用蚁群行为中所体现的正反馈机制进行求解，同时，利用分布并行计算方式在全局的多点进行解的搜索［1］。
改进的蚁群禁忌搜索混合算法
江新姿;高尚
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2010(010)014
【摘要】蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象.为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对三者的优势和不足进行分析,提出一种将三者混合使用的求解旅行商问题的算法.
【总页数】4页(P3513-3516)
【作者】江新姿;高尚
【作者单位】江苏科技大学南徐学院,镇江,212004;江苏科技大学计算机科学与工程学院,镇江,212003
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于禁忌搜索和大邻城搜索的混合算法求解车辆排序问题 [J], 张向阳;高亮;文龙;黄兆东
2.基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构 [J], 王林川;李漫;张木子;梁峰;张佳
3.基于禁忌搜索和大邻城搜索的混合算法求解车辆排序问题 [J], 张向阳;高亮;文龙;黄兆东;;;;
4.基于禁忌搜索的混合算法在驾驶压力识别中的应用 [J], 叶朋飞;陈兰岚;张傲
5.基于遗传和禁忌搜索混合算法的预制生产调度的研究 [J], 李志;熊福力;汪琳婷;陈竑翰
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