高层次人才科研启动基金(020800110420)
- 作品数：8 被引量：59H指数：5
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- 动态调整路径选择的蚁群优化算法被引量：8
- 2010年
- 针对蚁群算法收敛速度慢和存在停滞现象的缺点,提出对比度增强的路径选择规则以增强其全局搜索能力,选择规则加强了对反馈信息的利用,能加快算法的收敛速度,通过信息熵来动态控制对比度增强的方向,在避免算法停滞的同时加快了算法的收敛速度。将改进后的蚁群优化算法与传统的蚁群优化算法进行比较,仿真实验结果表明,改进算法具有较好的稳定性和全局优化性能,且收敛速度较快。
- 刘好斌胡小兵赵吉东
- 关键词：蚁群算法信息熵
- 基于微粒群优化的非线性方程组求解研究被引量：18
- 2006年
- 在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。提出了一种求解非线性方程组的通用数值方法。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,通过微粒群优化对其进行求解,最终得到非线性方程组较高精度的解。一系列测试实例显示了该算法在求解非线性方程组时具有简单性、高效性和普适性。
- 郭海燕金鑫胡小兵
- 关键词：非线性方程组微粒群优化函数优化
- 基于自适应转移概率的蚁群优化算法被引量：8
- 2010年
- 为避免蚁群优化算法容易早熟的缺点,在转移概率公式中引入一个新的自适应因子。随着迭代次数的增加,该因子有利于蚂蚁探索有较弱信息素浓度的边而避免一些边上信息素的过度积累。该特点使蚂蚁在迭代后期仍能以较高概率搜索到更好的解从而避免早熟。仿真实验结果表明,该算法对解决旅行商问题具有更优的全局搜索能力。
- 何雪海胡小兵赵吉东王志
- 关键词：蚁群优化旅行商问题
- 基于粒子空间扩展的协同微粒群优化算法
- 2007年
- 针对协同微粒群优化存在的停滞现象,提出了一种新的基于粒子空间扩展的协同微粒群优化算法。该算法通过引入粒子半径来确定粒子间是否发生相互碰撞,如果两个粒子一旦发生碰撞,则按预先设定的位置更新公式跳出原来的位置,从而避免陷入停滞状态。对三个典型函数的测试结果表明,新算法不仅能够有效地克服了停滞现象,而且显著提高了搜索更优解的能力和鲁棒性。
- 劳玲英胡小兵
- 关键词：粒子群优化
- 带免疫变异的蚁群优化算法被引量：5
- 2010年
- 研究算法寻优的问题时,传统的蚁群优化算法在寻优过程中存在一定缺陷,如容易陷入停滞状态,收敛速度慢。结合免疫算法和蚁群算法的优点,为提高精度和运算速度,提出一种基于免疫算法的蚁群优化算法。采用搜索解的过程中对概率选择规则采用了对比度增强技术,以加快算法的收敛速度;并融入选择算子进行搜索,根据先验知识提出了免疫变异策略,提高算法的全局性能。仿真结果表明,改进算法具有很好的稳定性和全局优化性能,有效地防止停滞现象,加快了算法的收敛速度。
- 刘好斌胡小兵赵吉东
- 关键词：蚁群算法免疫算法旅行商问题
- 一种引入奖励与惩罚机制的蚁群算法被引量：13
- 2006年
- 蚁群算法是一种新型的仿生类算法,大量实验表明该算法具有较强的搜索最优解的能力,但同时与其它进化算法一样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。为了克服蚁群算法在这方面的不足,该文通过引入奖励与惩罚机制,在蚂蚁搜索最优解的过程中,根据每次循环后的搜索结果,对蚁群算法中信息素更新的方法进行自适应调整,以达到从可行解中寻求尽可能好的解(满意解)的目的。通过与ACS算法的对比实验表明本算法在搜索速度和性能方面都有更好的效果。
- 张志民张小娟李明华胡小兵
- 关键词：蚁群算法信息素更新
- 一种新的求解0-1背包问题的混合算法被引量：4
- 2008年
- 该文汲取了蚁群算法(ACA)和抗体免疫克隆算法(AICA)的优点,提出了一种求解0-1背包问题的混合型算法,该算法充分利用了前者的搜索能力和后者的种群多样性。仿真实验对算法的部分参数进行了分析,并与其他文献的算法进行比较,结果表明,该算法是一种具有较高性能的混合优化算法。
- 赵朝卿胡小兵
- 关键词：蚁群算法
- 基于交税的蚁群算法及其在TSP中的应用被引量：3
- 2009年
- 蚁群算法是一种新型的元启发式优化算法,已成功地应用到TSP等多种组合优化问题,但是算法存在一些缺点,如容易早熟,收敛速度慢等,针对这些缺点,提出了一种交税蚁群算法。根据缴纳个人所得税的方式,在进行全局信息素更新的时候,每隔一段时间,当前最优路径再缴纳一定的信息素税,从而提高了算法搜索较好解的能力。通过仿真实验,并与蚂蚁系统和蚁群算法进行比较,试验结果表明,该算法在避免早熟方面和搜索最优解方面具有较好的表现。
- 吴志峰胡小兵
- 关键词：蚁群算法信息素
