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蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
中文名称: 蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
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论文编号: 3121810收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Theory and Applications of Ant Colony Algorithm and Hybridizing other Algorithms
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 模式识别与智能系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 蚁群算法 整数规划 聚类问题 K-均值算法 模拟退火算法 遗传算法 混沌 粒子群优化算法 旅行商问题
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:意大利学者Dorigo M.,Maniezzo V.和Colorni A.1992年通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于种群的模拟进化算法一蚁群优化(ACO)。该算法的出现引起了学者们的极大关注,在过去短短十多年的时间里,已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛的应用,并取得了较好的效果。 本论文围绕蚁群算法的理论及其应用,就如何解决非线性整数规划问题、连续性优化问题、聚类问题、与其它算法混合以及收敛性进行了较为深入、系统的研究。本文的主要研究成果包括: (1)提出了一种新的蚁群算法来求解无约束的整数规划问题。蚂蚁在整数空间内运动,同时在路径上留下激素,以此引导搜索方向。对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则。数值试验计算结果表明该方法比较有效,并具有通用性。对几个典型的整数规划问题,如武器-目标分配、多处理机调度、可靠性优化等问题,根据各问题的特点,采用了不完全相同方法,并与其他方法作了比较,效果比较有效。提出了一种求解旅行商问题的多样信息素的蚁群算法。根据蚁群算法信息素更新的特性,把蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,既利用了局部信息,又考虑了整体信息,将局部搜索和全局搜索相结合,使收敛性得到提高。旅行商问题的仿真实验结果表明了该混合算法的有效性。提出一种解决连续优化问题的蚁群算法。把连续解空间分成若干空间网格点,采用蚁群算法找出信息量大的空间网格点,缩小变量范围,继续找出信息量大的空间网格点,直到网格的间距小于预先给定的精度。 (2)对模式识别中典型问题-聚类问题进行了研究,提出了两种求解聚类问题的蚁群算法。一种方法是模拟蚂蚁寻食过程,蚂蚁在模式样本到聚类中心的路径上留下外激素,外激素引导聚类过程;另一种是与K-均值算法混合,利用K-均值方法的结果作为初值,根据分类结果更新信息素。测试数据显示与K-均值算法混合的算法效果相当好。 (3)提出了与模拟退火算法混合的两种算法。一种是在模拟退火算法中运用蚁群算法思想找邻域的解,称为蚁群模拟退火算法,并用该算法解决圆排列问题;另一种是由模拟退火算法生成初始信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解,称为模拟退火蚁群算法,并用该算法解决旅行商问题。 (4)根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了与遗传算法混合的蚁群算法。由遗传算法生成初始信息素分布,在蚂蚁算法寻优中,采用遗传算法的交叉和变异的策略,得到更有效的解。 (5)利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法。该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值。与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法。 (6)对群智能算法中另一种算法-粒子群算法进行了研究,提出了模拟退火思想的粒子群算法来解连续性优化问题,经过与基本粒子群算法比较测试,证实它是一种简单有效的算法。提出了混沌粒子群优化算法连续性优化问题,典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种有效的算法。提出了一种结合遗传算法的思想的混合粒子群算法来解决背包问题,对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决。根据蚁群算法与粒子群优化(PSO)算法的特性,提出了两种混合算法。一种是结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想提出混合粒子群算法。用该算法求解著名的旅行商问题,被证实是一种比较有效的方法。另一种是粒子群-蚁群算法,首先随机产生若干组比较好的解生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再由粒子群算法进行交叉、变异操作,得到更有效的解。与模拟退火算法、标准遗传算法和标准蚁群算法进行比较,混合算法效果很好。 (7)对求解最短路问题的蚁群算法的几个收敛特性进行了证明,提出的定理给出了寻找最短路的蚁群算法收敛的充分条件,并通过一个数值例子验证了该结果。 最后,对全文的研究工作进行了总结,并展望了蚁群算法进一步还要研究的课题。
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