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
2022-05-05 09:09:53
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针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷，提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解，在局部搜索中采用聚类进行二次搜索，缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量，提高了搜索速度。仿真结果表明，改进后的蚁群算法在TSP的求解中，收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。
2022-04-26 23:40:46
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针对旅游景区路径规划问题的复杂性，将景区路径分为全景区图和子景区图，并归为同一问题解决。提出一种改进蚁群算法，设计繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和普通蚂蚁，各类蚂蚁按各自规则遍历；蚂蚁遍历完所有景点，求出最佳行程MIN，并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新；再结合模拟退火算法，在每个状态对蚁群行程进行舍取，重复迭代，最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中表现出良好的稳定性和高效性。
2022-04-23 17:25:09
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matlab学习资源，提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。
2022-03-25 14:55:41
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基于改进蚁群算法的双目标第四方物流路径优化，黄敏，任亮，路径优化问题是第四方物流中的关键问题。根据现代物流服务的需要，本文提出第四方物流多目标路径问题。综合路径优化和供应商选择
2022-03-18 09:25:37
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针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点，提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响，从而提高全局搜索能力，避免陷于局部最优解，提高收敛速度；考虑真实环境的复杂多样性，引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示，改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。
2022-01-01 20:14:37
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