蚁群算法中参数_设置的研究_以TSP问题为例_叶志伟
蚁群算法及其在TSP问题中的应用研究
ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏｒ ｆ Ｔ Ｓ Ｐ ， ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ａ ｎ ａ ｎ ｔ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ Ｓ Ｐ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｓ ａ ｔ ｙ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ＮＰ —ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ａｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｂ ｙ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０ ９ －３ ０ ４ ４
Ｅ－ｍａ ｉ ｌ ： ｅｄ ｕ ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ｎ ｈｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗｗｗ． ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ｎ Ｔｅ ｈ ＋８６ —５ ５ １ －６５ ６９ ０ ９６ ３ ６５ ６９ ０９ ６ ４
摘要 ： Ｔ Ｓ Ｐ问题是 一类典型的 Ｎ Ｐ完全 问题 ， 蚁群算 法是 求解该 问题 的方法之 一。该文在研 究蚁群算法的基本优化原理的 基础上 ， 建立 了求解Ｔ Ｓ Ｐ问题 的数 学模 型 ， 设计 了一个求解Ｔ Ｓ Ｐ问题 的蚁群 算法程序 ， 并通过仿真 实验验证 了算法的有效 性， 分析 了蚂蚁规模 、 周游次数等 因素对蚁群算法搜 索结果所产生的影响。
2007年高考理科综合试题及参考答案(四川卷)
两层信息素更新策略：
第1层:原有信息素的挥发 ij(t n) (1 ) ij (t ) 第2层:借鉴奖惩蚁群算法思想，在完成每次循环进行信息素挥发后，根据蚂蚁所建 立路径的长短，进行排序，只有前w只建立短路径的蚂蚁被挑选出来进行奖励，其 他 (m-w )只建立路径的蚂蚁进行惩罚。
min ij (0) max
Q ij (0) d ij 0
if i j else
本文算法改进——研究过程(2)
2:路径选择策略的改进
相关文献表明，自然蚂蚁无视觉能力，无法感知距离的远近,在节点选择 时，仅能依靠信息素浓度。为更好的模拟自然蚂蚁,本文改进算法在选择 下一个城市时不再考虑距离因素,仅考虑信息素浓度。同时为有效的提高 优化速度,降低局部最优解停滞的可能性,本文采用伪随机性选择策略,并在 搜索过程中动态地调整确定性选择的概率。即蚂蚁 在 t时刻有城市 i 到城 市 j 的转移概率由下式确定：
1.1蚁群算法概况、发展以及应用
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又 称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的 机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的 博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物 过程中发现路径的行为。 该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二 次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用 于组合优化类问题求解的优越特征。
MATLAB仿真
MATLAB是由美国mathworks公司发布的主 要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的 高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科 学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真 等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境 中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数 值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方 案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设 计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当 今国际科学计算软件的先进水平。
蚁群算法的TSP问题求解策略分析研究
基于蚁群算法的TSP问题求解策略研究摘要TSP问题是计算机网络、路由规划中的经典问题。
而蚁群优化算法作为高效的计算智能的方法，在离散优化领域有着十分广泛的应用，其中最为经典的是最优回路求解问题。
因此，本文在分析蚁群算法发展现状的基础上，针对TSP问题的求解策略，来深入分析蚁群基数的设置对收敛效率的影响。
最后通过MATlAB编程工具运行相关代码，并得到相应的TSP问题解。
实验结果表明：随着蚁群基数的增加，TSP问题求解的时间也会线性增加；当蚁群基数大于等于TSP问题的结点个数的时候，TSP问题的解才会保持稳定且趋近于蚁群基数与节点个数相等时的TSP问题的解。
关键字蚁群算法蚁群基数 TSPResearch on the TSP Solution based on Ant Colony Optimization [Abstract]The TSP problem is a classic problem in computer network, route planning.And the ant colony optimization algorithm as an efficient method of computational intelligence, has the extremely widespread application in the field of discrete optimization, the most classic is the optimal circuit to solve the problem. Therefore, this article on the basis of analyzing the current situation of the development of ant colony algorithm, TSP problem solving strategy, to analyze ant colony base Settings affect the convergence efficiency. Finally through MATlAB programming tools run the code, and get the corresponding TSP problem solution. The experimental results show that with the increase of base of ant colony, TSP problem solving linear time will also grow。
蚁群算法求解TSP中的参数设置
蚁群算法求解TSP中的参数设置
严小燕;夏桂林
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2016(012)022
【摘要】蚁群算法在求解TSP中取得了较好的效果,但相对于遗传算法等优化方法,其缺少系统的理论指导,特别是参数的设置,通常是根据经验或反复试验来选取合适的参数值.本文在分析各参数对蚁群算法性能影响的基础上,采用均匀设计法对算法参数进行设置,并以TSP为例,利用MATLAB进行仿真.试验结果表明,采用均匀设计达到以较少的试验获得较好的参数组合,获得较好算法性能的目的.
【总页数】3页(P179-181)
【作者】严小燕;夏桂林
【作者单位】巢湖学院信息工程学院,安徽巢湖238000;巢湖学院信息工程学院,安徽巢湖238000
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.蚁群算法求解函数优化中的参数设置 [J], 陈小强;杜呈欣;熊伟清
2.基于RBF的蚁群算法在求解TSP中的应用 [J], 吴磊;胡小娴
3.蚁群算法求解TSP时参数设置的研究 [J], 王军
4.蚁群算法中参数设置的研究
——以TSP为例 [J], 向永靖
5.蚁群算法中参数设置的研究——以TSP为例 [J], 向永靖
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基于蚁群算法的TSP问题求解
基于蚁群算法的TSP问题求解作者：彭东海,袁辉勇来源：《电脑知识与技术》2010年第20期摘要：蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法，针对TSP 实验结果表明，蚁群算法是求解TSP 的一种有效的算法。
关键词：蚁群算法；旅行商问题；信息素中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)20-5570-02An Ant Colony Algorithm for Solving Traveling Salesman ProblemPENG Dong-hai, YUAN Hui-yong(The Department of Computer Science, Hunan Insitute of Humanities Science and Technologe, Loudi 417000, China)Abstract: ACA is an evolutionary computation algorithm inspired by a group of natural ants foraging behavior. Simulation tests for TSP have illustrated that the algorithm is effective to solve TSP.Key words: ant colony algorithm; traveling salesman problem; pheromone意大利学者M.Dorigo在自然界蚂蚁行为的启示下提出了蚁群算法，并应用该算法求解图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计以及通信网络负载问题等，取得了较好的结果。
自然界的蚂蚁利用一种外激素物质进行信息个体间传递，蚂蚁在经过的路上留下生物信息素，而且蚂蚁在移动时就能感知到生物信息素的浓度,蚂蚁趋向于向生物信息素浓度高的方向爬行。
蚁群算法中参数设置的研究
(a) (b)
(c) (d)
图 1 蚂蚁觅食示意图
1. 2 基本 A S 模型算法
= 1 ,2 , …, n) 在运动过程中 , 根据各条路径上的
以平面上 n 个城市的 TSP 问题为例说明基 信息素的浓度决定转移方向 , pikj ( t) 表示在 t 时刻
1. 1 基本算法原理 自然界中蚁群觅食要经若干条路径从蚁穴到
达食物源 ,但是最终所有的蚂蚁选择了一条最短 的路径进行觅食. 蚁群算法就是模拟自然界中蚂 蚁觅食行为而提出的一种模拟进化优化算法. 它 采用有记忆的人工蚂蚁 ,蚂蚁会在所经过的路径 上留下一种挥发性分泌物 (p hero mo ne ,以下称为 信息素) ,信息素随着时间的推移会逐渐挥发消 失. 蚂蚁在觅食过程中能感知这种物质的存在及 其强度 ,并以此来指导自己的运动方向 ,其倾向于 朝着这种物质强度高的方向移动. 因此 ,由大量蚂
Abstract : Ant Colony Algorithm is a new stochastic optimization algorithm using artificial ant s re2 leasing pheromone on the path , characterized with a positive feedback , distributed computation , multi2agent synergy and parallel algorithm. The parameters have an important role in the result of ant colony algorithm. The principle and model of Ant Colony Algorithm were introduced and rea2 sonable experiment s were carried out on the parameters of this algorithm , including basic principles for the parameter selection , which are beneficial to the application and development of the ant colony algorithm in optimization problems. Key words : ant colo ny algorit hm ; p hero mo ne ; co mbinato rial optimizatio n ; TSP ( t raveling salesman p ro blem)
基于蚁群算法求解TSP问题的参数优化与仿真
基于蚁群算法求解TSP问题的参数优化与仿真
柳长源;毕晓君;韦琦
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2009(000)004
【摘要】蚁群算法是一种具有分布计算、信息正反馈的新型启发式优化算法,初步的研究表明该算法在求解复杂优化问题,尤其是离散优化问题中具有许多优越性.阐述了蚁群算法在TSP问题求解中的应用,通过实验对蚁群算法的参数选择进行了分析,确定了参数的选择原则以及对算法性能的影响.对该算法做了一些改进尝试,仿真研究表明这些改进能在一定程度上使得算法取得更优的值.
【总页数】4页(P129-131,149)
【作者】柳长源;毕晓君;韦琦
【作者单位】哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,哈尔滨,150040;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,哈尔滨,150040
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题 [J], 徐胜;马小军;钱海;王震宇
2.求解TSP问题的萤火虫参数优化的改进蚁群算法 [J], 徐华丽;刘世林;马艳;苏守宝
3.基于莱维飞行的改进蚁群算法求解TSP问题 [J], 徐坤;陈志军;闫学勤
4.基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题 [J], 叶家琪; 符强; 贺亦甲; 叶浩
5.基于优化蚁群算法求解TSP问题 [J], 宋志飞
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基于改进蚁群算法的TSP问题研究中!
在 1991 年提出蚂蚁系统 ( Ant Sys2
tem , AS)算法 ,其有 2 个主要步骤 , 即解的构建和信
息素的更新 , 信息素本来是蚂蚁在所经过的路上释 放的一种挥发性化学物质 ,蚂蚁通过它来选择路径 , 在蚂蚁系统算法中通过信息素来反映边被蚂蚁选择 的情况 .
111 解的构建
rea l d islead [ n ] [ n ] 用 来 存 放 Γij 的 值 , 增 加 rea l
1. 5C ) 范围内 , 则 ω = 1 / 4, 否则 ,ω = 3 / 4.
bs
公式 ( 5 ) 变为 :
m
τ ρ )τ ij ← ( 1 - ω ij +
0 < ρ ≤ 1.
k =1
Δ τ , Π ( i, j) ∑
( ( ( xj - xstart ) ( xj - xend )
2 2
k
τ ij 表示边 ( i, j) 所对应的信息素 ; α表示信息素因子 ,β表示启发式因子 ;
N i 表示位于 i的蚂蚁 k 可以直接到达的相邻城
k
市的集合 . 信息素 τ ij是蚂蚁在边 ( i, j) 释放的信息素 , 其实 质是代表边被蚂蚁选择的情况 , 简单说选择的越多 , 则τ ij 越大 . 每一只蚂蚁 k 都维护 1 个记忆存储 M , 它按照 访问的先后顺序记录所有已经过访问的城市的序 k 号 . 记忆存储还允许蚂蚁计算其构造的路径 T 的总 长度 , 还可以用来重新遍历该路径并释放信息素 . 112 信息素更新 首先 , 所有边上的信息素都会减少 1 个产量因 子的大小 , 然后在蚂蚁经过的边上增加信息素 . 信息 素的蒸发根据下式执行 τ . ( 2) 1 - ρτ ij ← ij , Π ( i, j) ∈ L , 0 < ρ ≤ 1 参数 ρ的作用是避免信息素的无限积累 , 还可 以淘汰之前的较差的路径 , 如果一条边没有再被任 何蚂蚁选择 , 那么这条边的信息素将以迭代次数的 指数级递减 . 蒸发信息素后 , 所有蚂蚁在它们经过的 边上释放信息素 :
蚂蚁算法在TSP问题中的应用与研究(硕士论文)
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ Ｃ
Ｃ汕ｉａ ｒａ ｐｉ ｉａ ｉｎＰｏ１ｍ１ ｎｉＰｒａｔｅｂａｃｍｎ ｏ ｏｉ１ｏｔｍｚｔｏ ｒｂｅ ｓａ ｍｏｔｎ ｍｒｎｈｅｔ ｆ ｏ ｎｔ ｏｅａｉｎｌｒｓａｃ 。Ｔｅｍｔｅａｉａ ｅｈｄ ａ ｅｕｅ ｏｓａｃ Ｐｒｔｏａ ｅｅ ｈ ｈ ａｈｍ ｔｃｌｍｔｏｓｃｎｂ ｓｄｔ ｅｒｈ ｒ ｏｔｍｚｔｏ ｒａｇ ，ｇｏＰｎ，ｓｑｅｃ ｒｒ ｄｉｇ ｏ ｈ ｉｃｅｅ Ｐｉ ｉａｉｎａｒｎｅ ｒｕｉｇ ｅｕｎｅｏ ｉｄｎ ｆｔｅｄｓｒｔ
ｑａ：ｔｃ ｓｉｎｅｔｒｂｅ（ Ｐ ａｄｏ一ｈｐ ｒｂｅ， ｔ Ａ ｐｅｅｔ ｕ〔ａｉ ａｓｇ ｎｐｏｌ Ｑ ）ｎ ｊｂｓ ｐｏｌｍ ｅｃ ｔｒｓｎ， Ｊ ｍ 川Ａ ｏ 。
ｔｅ ｅｅｒｈ ｏｋ ｏｔ Ｓ １ｅｄ ａｏｓ ｔｅ ｔｅｔｏ ｆｏ ｍｒ ｓｈｌｒ ｈ ｒｓａ ｃ ｗｒ ａ ｕ Ａ ａｒａ ｙ ｕｅ ｈ ａ ｔｎｉｎ ｒｍ ｏ ｅ ｃｏ ａｓ ｂ ｒ ａ ｄｅＰｒ ｒｄａｌ 。 Ｔｏｇ ，ｔｉ ｅｅｒｈａｐｏｃ ｉｓａ ｒｍ ｙ ｎ ｘｅｔｇａｕｌｙ ｈｕｈ ｈｓｒｓａｃ Ｐｒａ ｈ１ｅ ｔＰ１ａ ｒ Ｓａ ｅ ｕ ｏｅｒ ｓａｃ ｅｕ ｔ ａｅａｒａｙｄｍ ｎｔａｅ ｈ ｔｇ ，ｂｔｓｍ ｅ ｅｒｈｒ ｓ１ｓｈｖ １ｅｄ ｅｏｓｒｔｄｔｅ ｓＰ ｒｏ ｉｙｏ Ｓ ｕｅ ｉｒ ｔ ｆＡ 。
ＰｅｏＯｅ ｈｒｍｎ
Ｖ Ｉ
蚂蚁 耳法在 ’ Ｐ问题 中的应用与研究 ｓ ｒ
第一章
绪论
蚂 蚁算法基本 原理 蚂蚁 优化 算法 （ｌＣ ｌ ｙ ｐｍｚｉ ， ｃ ） 是一 Ａｔ ｏ ｎ ｏｔ ｉ ｏ Ａ ｏ 川 种随机搜索算 ｌ ｏ ｉａ ｎ ｔ 法，
它基于对 自然界真实蚂蚁 的集体觅食行为的研究，模拟真 实的蚂蚁协作过程 。 算法 由若干个蚂蚁共同构造解路径 ，通过在解路径上遗留并交换信息素提高解
基于蚁群算法的TSP问题研究
第35卷第3期2017年5月佛山科学技术学院学报（自然科学版）Journal of Foshan University(Natural Sciences Edition)V o l.35 No.3May 2017文章编号：1008-0171(2017)03-0072-03基于蚁群算法的T S P问题研究来学伟(三门峡职业技术学院信息传媒学院，河南三门峡472000)摘要：阐述了蚁群算法的设计思想、基本原理及基本过程，利用蚁群算法对TSP问题进行求解，体现了进化计算的优越性。
关键词:蚁群算法;TSP问题;算法中图分类号:TP31 文献标志码:A1蚁群算法的设计思想众所周知，蚂蚁是一种群居类动物，常常成群结队地出现于人类的日常生活环境中。
科学工作者发 现，蚂蚁的个体生活习性相当简便容易，相对来说，蚁群的生活行为就特别复杂，通过这种复杂的行为 特征可以实现较为复杂的活动，而且蚁群能根据环境的变迁调整自己的行为特征。
比如，蚁群在行进 时，道路上的障碍物被蚂蚁发现，它们可以快速地找到在当时条件下最好的行进路径。
通过仔细观察研 究，我们发现蚂蚁与蚂蚁之间经过信息素来实现信息的交流和传递，因而实现互相合作，表现出有序而 复杂的行为习性[1]。
蚁群的这种生活习性引起了一些学者的注意，20世界90年代，通过观察和研究自 然界蚁群觅食的规律和习性，意大利学者M.Dorigo得出了第一个蚁群算法，进而应用在T S P问题的求 解过程中。
蚁群算法被提出之后，其应用范围逐渐广泛，算法本身也不断地被完善改进，形成了一系列 的蚁群算法(ant colony optimization ACO)。
1.1蚁群算法的基本原理通过观察和研究，蚂蚁外出觅食和获得食物后回巢穴的路径中，会在每一处路过的地方留下一些信息素作为标记，留下的信息素可以被和它是同一蚁群中比它后来的蚂蚁感知出来，该信息素会被后来的蚂蚁认为是一种信号，因而对后来的蚂蚁产生巨大的影响。
蚁群算法在TSP中的仿真应用及最优参数选择研究
关键词 ： 蚁群算法； 参数优化 ； Ｓ ＴＰ
中图分类号：］ ０ １Ｐ ２ ２ 文献标识码 ： Ａ
０ 引 言
据昆虫学家的观察和研究发现， 生物世界中的蚂蚁有能力在没有任何提示下找出从蚁穴到食 物源 的最 短路径 ， 并且能随环境变化而变化地搜索新的路径 ， 产生新的选择 。在从蚁穴到食物源并返回的过程 中， 蚂 蚁能在其走过的路径上分泌一种化学物质——信息素 （ ｈｒｍ ｒ） Ｐ ｅ ｏｅ 。蚂蚁在运动过程 中能够感 知这种物质 ｏ 的存在及其强度 ， 并以此指导 自己的运动方向， 使蚂蚁倾 向于朝着该物质强度高的方 向移动 ， 而形成最短 从
法在求解复杂优化 问题 ， 尤其是 离散优化 问题 中具有许 多优越性。论文阐述 了蚁群算法在 Ｔ Ｐ问 Ｓ 题 求解中的应用， 通过 实验对蚁群算法的参数选择进行 了分析 ， 确定了参数的选择原则以及对算法 性能的影响。仿真研 究表明蚁群算法中的参数对于 Ｔ Ｐ的求解有较 大的影响 ， Ｓ 通过最优参数 的正
每只蚂蚁通过重复地应用状态转移规则建立一个路径 （ 即 Ｔ Ｐ问题 的一个可行解 ） 也 Ｓ 。在建立路径的过程 中， 蚂蚁也通过局部更新规则来修改已访问路径上的信息素量。一旦所有的蚂蚁都完成 了他们的路径 ， 应用 全局更新规则再次对路径上的信息轨迹量进行修改 。
＊ 收稿 日期 ：０ ６一Ｏ ２０ ３—２ ７
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第２卷第１ ７ 期 童 旦
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州 大
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科
版）
Ｖ０． ７Ｎｏ． １２ １ Ｆｅ ２ ｏ ｂ． ｏ ７
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文章编号 ： ７ — ４ Ｘ（０ ７０ —０ ５ —０ １ ３ ０ ７ ２０ ）１ ０ ６ ４ ６
蚁群算法在TSP问题中的参数设定
蚁群算法在TSP问题中的参数设定作者：胡庆婉,刘永财,奠俊保,吴上来源：《电脑知识与技术》2011年第20期摘要：蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，该算法在解决离散优化问题性能良好。
该文介绍了对蚁群算法中的ACO算法的基本思想和实现方法，并对其中的参数进行了说明。
关于TSP问题中的各个规模的城市数目，对蚁群算法的参数设置进行了实验分析，并给出了合理的参数设置，对规模类似的离散优化问题能够提供有效的借鉴。
关键词：蚁群算法；模拟进化算法；参数设定中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)20-4944-03Parameters Setting of Ant Colony Algorithm in TSP ProblemHU Qing-wan, LIU Yong-cai, DIAN Jun-bao, WU Shang(Department of Mathematics and Information Science, Qujing Normal University, Qujing 655011, China)Abstract: Ant colony algorithm is a novel simulated evolutionary algorithm to solve discrete optimization problems with good performance. This article describes the basic idea, the parameters and implementation of ACO algorithm. About the several numbers of cities in the TSP problem, gives ideal parameters of the ant colony algorithm for experimental analysis, the results can be set to similar to the size of discrete optimization problems.Key words: ant colony algorithm; simulates evolutionary algorithm; set parameters20世纪90年代意大利学者M．Dorigo等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法——蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）。
蚂蚁算法在TSP问题求解的有效利用
放源没有出现 问题，并且其频率的跳转在运行规律之 中，
调节 电流会 出现天线报警的现象 ，其运 行功率也会随着天 【参考文献 】
线报警而下降。第三 ，维修人员需要对 发射机 的网络 系统 ［ｉ］马新华 ．中波广播发射机 功放 问题与解决建议研究 ［Ｊ】．电
进行进一步研 究，此时，发射机网络体系中的中性线和 内 子测 试 ， ２０１６， ０８： Ｉ３９—１４０．
现故障。
保障 ，为了进一步提高发射机的运行性能和功放功 能，
第 一，如果发射机处于下假 负载状态 ，需要判 定其是 修人员要引进先进的设备维修技术 ，不断提高检修设备和
否在特 定频率 的无线波下，进而判断其承载工具和传输功 工作的 自动化水平，不断完善中波发射的机运行系统 ，扩
能是否出现故 障。第二，如果维修人员发现音频节 目的播 大其在 中波传输中的应用。
市的集合为 ｃ＝｛ｃ ，ｃ。，…ｃ ），那么城市 ｉ，Ｊ间的距离 Ｄ（ｃ ， 第一个元素设置为该蚂蚁的初始城市。那么可以确定每 只
ｃ ）的距离为正实数 ，且 ｉ≥ １，ｊ≤ １３＿，那么在每个城市 蚂蚁在选择路径时 的概率函数，可 以表达为：
现设设备 电压处于稳定状态 ，则可 以结合功放管的破损情 行 。常 见 的 日常 维修方式 如下：检查 电容器和 电解器 是
型的测试问题进行探讨。蚂蚁算法正是利用蚂蚁寻路中增强信息素的强度进行路径优化的方式，适用于ＴＳＰ问题的求解。
本文提出了一典型的 ＴＳＰ问题，并基于基本的蚂蚁算法进行的求解舜口相关参数影响的研究。
【关键词 】ＴＳＰ问题 ；蚂蚁算法；信 息素
’
【中图分类号】ＴＮ９３４．８１
【文献标识码 】Ａ
１３３
蚁群算法中参数设置的研究
蚁群算法中参数设置的研究作者：***来源：《现代信息科技》2020年第22期摘要：蟻群算法是一种智能仿生算法，以TSP为例分析蚁群算法中的参数设置情况，蚁群算法中的参数较多，不同的参数组合都影响着蚁群算法的全局收敛性和收敛速度，同时也是蚁群算法研究的难点，且至今为止都没有完整的理论支持，只能依靠学者的经验或者大量的数据实验。
该文主要通过仿真实验，依据每个参数对蚁群算法的最优路径的影响，最终得出每个参数较为合理的取值范围。
且以TSP为例有较好的实用价值。
关键词：蚁群算法;参数设置;TSP中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）22-0095-05Research on Parameter Setting in Ant Colony Algorithm——Take TSP as an ExampleXIANG Yongjing（College of Information Engineering，Tongren Polytechnic College，Tongren 554300，China）Abstract：Ant colony algorithm is an intelligent bionic algorithm，taking TSP as an example，the parameter setting of ant colony algorithm is analyzed. There are many parameters in ant colony algorithm，the different parameter combinations affect the global convergence and convergence speed of ant colony algorithm，and also the difficulty of ant colony algorithm research. So far there is no complete theoretical support，can only rely on the experience of scholars or a large number of data experiments. This paper mainly through simulation experiments，according to the impact of eachparameter on the optimal path of the ant colony algorithm，and finally get a reasonable value range for each parameter. Taking TSP as an example，it has good practical value.Keywords：ant colony algorithm;parameter setting;TSP0 引言蚁群算法是受自然界蚂蚁的启发而得到的一种智能启发式算法，该算法具有良好的寻优能力、拓展性强、并行性和鲁棒性，其应用较为广泛，并且该算法在解决离散问题的同时也可以针对连续的问题，且均可以得到较好的解。
蚁群算法求解性能之研究-以TSP问题为例
蚁群算法求解性能之研究-以TSP问题为例作者：唐晓寒,傅宏,张丽来源：《电脑知识与技术》2009年第28期(1.河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州 450001;2.郑州华粮科技股份有限公司,河南郑州 450046)摘要:蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)为了获得较优解,算法中的蚂蚁除了可以直接选择已经走过的路径外,也会选择未曾走过的路径,即“利用”与“探究”两种路径选择机制。
这两种路径选择的概率是影响蚁群算法求解性能的关键。
通过对旅行商问题(TSP)的仿真实验,结果表明,当“利用”被采用的概率很高时,可能会使蚁群算法的性能降低。
当这两种机制被采用的概率差不多时,可以提高蚁群算法的性能。
关键词:蚁群算法;路径选择;旅行商问题中图分类号:TP368文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)28-7977-02The Performance study of Ant Colony Algorithm in TSPTANG Xiao-han1, FU Hong1,2, ZHANG Li1(1.College of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou 450001, China; 2. Zhengzhou Hualiang Technology Co., Ltd, Zhengzhou 450046, China)Abstract: In order to obtain a better solution, not only the ants in ACO (Ant Colony Optimization)can choose directly the path has been traverseddirectly, they can also choose the path has not been passed, that is "exploitation" and "explore" two kinds of path selection mechanism. The chosen probability of these two path selection mechanism may affect the performance of ACO. Through the simulation in TSP, the experimental results showed that when the "exploitation" a high probability of being adopted, it may cause performance degradation on ant colony algorithm. When these two kinds of mechanisms having been used in the probability are more or less, the performance of ant colony algorithm can be improved.Key words: ACO; Path-Selection; TSP蚁群算法最初由意大利学者Dorigo等人提出,它是一种模拟蚂蚁觅食行为的进化计算方法。
求解TSP问题的改进蚁群算法
求解TSP问题的改进蚁群算法王胜;谭家政;刘勇;邱芹军【摘要】Based on the Max-Min Ant Colony Algorithm with the elite strategy,an improved ant colony algorithm was proposed,which was more sensitive to the best route found.It can converge in a short time,and can jump out the local best route.The route found by Saving Algorithm is made to be its initial best route,which makes the improved ant algorithm be optimized in a high starting point.To grasp some local characteristics of the best route,more complete transcendental knowledge for probability choosing formula was provided.The convergence of the improved ant colony algorithm was accelerated through strengthening the relative guiding effect of the best route found in the last iterations.The algorithm was avoided to fall into the local best route through the application of the local best route strategy.The algorithm was compared to the Max-Min Ant Colony Algorithm with the elite strategy.The results show that the improved algorithm can converge faster,and the quality of the solutions is higher.%在带精英策略的最大最小蚁群算法的基础上,提出了一种对所找到的最短路径较为敏感,能快速收敛,并能跳出局部最短路径的用于求解TSP问题的改进蚁群算法.它以节约算法找到的路径作为初始最短路径,使得该改进的蚁群算法在一个高起点上进行优化；为了抓住最优路径的某些局部特征,为蚂蚁的概率选择公式提供更全面的先验知识；通过加强找到的最短路径上的信息素的相对引导作用来提高算法向最短路径收敛的速度；对局部最短路径应用禁忌策略来避免算法陷入局部最优.在求解TSP问题上,将该算法与带精英策略的最大最小蚁群算法进行了比较,发现该算法的收敛速度更快,解的质量更高.【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》【年(卷),期】2013(035)003【总页数】5页(P340-344)【关键词】TSP;蚁群算法;收敛;节约算法【作者】王胜;谭家政;刘勇;邱芹军【作者单位】三峡大学智能视觉与图像信息研究所,湖北宜昌443002;三峡大学智能视觉与图像信息研究所,湖北宜昌443002;三峡大学智能视觉与图像信息研究所,湖北宜昌443002;三峡大学智能视觉与图像信息研究所,湖北宜昌443002【正文语种】中文【中图分类】O229TSP 问题是一个经典的NP 难问题，经常被作为测试解决NP 难问题的各种启发式算法的案例。
自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用
自适应蚁群算法在求解TSP问题中的应用卢宇凡;张莉【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)017【摘要】围绕蚁群优化算法的理论及应用，针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题．运用了一种基于自适应的蚂蚁算法，并对TSP规划进行了设计。
为了提高路径规划的效率．将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应蚁群算法。
仿真实验结果表明，改进后算法能够在较短时间内找到全局最优路径，相对于基本的蚁群算法在收敛速度、搜索质量和局部寻优方面都有了明显的提高。
%In this paper, we use an ant algorithm based on adaptive, around the ant colony optimization theory and application and the problem of insufficient in solving the TSP planning, to do design for the TSP planning. In order to improve the efficiency of path planning, we combine the adaptive theory and the traditional ant algorithm to form the adaptive ant colony algorithm. New algorithm has strong global and local search capabilities. Simulation results show that the improved algorithm couhl find the global optimal path in a relatively short time. Relative to the basic ant colony algorithm, there are obvious increase in the aspects of convergence speed, search quality and local optimization.【总页数】3页(P78-79,83)【作者】卢宇凡;张莉【作者单位】西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题 [J], 占志刚;张求明;张盛意;王康2.求解TSP问题的自适应模拟退火蚁群算法 [J], 袁汪凰;游晓明;刘升;朱艳3.自适应蚁群算法求解最短路径和TSP问题 [J], 易正俊;李勇霞;易校石4.基于信息权重自适应蚁群算法求解TSP问题 [J], 王敏5.基于信息权重自适应蚁群算法求解TSP问题 [J], 王敏;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蚁群算法解决CTSP问题的参数设置研究
蚁群算法解决CTSP问题的参数设置研究
杨惠;韩李涛;类延辉;郑莹;吴佳怡
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2016(44)5
【摘要】由于蚁群算法中参数较多,设置不同的参数值对计算结果的影响很大,目前在参数设置方面尚缺乏足够的理论基础.对蚁群算法的基本原理及CTSP问题的解决进行了详细介绍,重点讨论分析了蚁群算法中的各个参数对其性能的影响以及参数的合理设置,并尝试采用参数循环组合的枚举方式对CTSP问题进行了求解,获得了更优的计算结果.
【总页数】5页(P791-794,799)
【作者】杨惠;韩李涛;类延辉;郑莹;吴佳怡
【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590;山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘局重点实验室青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590;河北建筑工程学院张家口 075000;山东科技大学测绘科学与工程学院青岛 266590
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.关于并行蚁群算法解决QAP问题的研究 [J], 冯馨
2.蚁群算法解决CSAHLP问题时的修正因子的研究 [J], 胡昊;刘树森;张小燕;苏勇
3.改进蚁群算法FENA2O解决TSP问题研究扈 [J], 扈华;王冬青
4.蚁群算法解决网格环境下任务调度问题的研究 [J], 赵飞;吴航;龚跃
5.一种解决VRP问题的混合蚁群算法研究 [J], 李委委
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第29卷第7期2004年7月武汉大学学报#信息科学版Geom atics and Information Science of Wu han University Vol.29No.7July 2004收稿日期:2004-03-26。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40271094)。
文章编号:1671-8860(2004)07-0597-05文献标识码:A蚁群算法中参数A 、B 、Q 设置的研究)))以TSP 问题为例叶志伟1 郑肇葆1(1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要:以T SP 问题为例,对蚁群算法中参数A 、B 、Q 的作用作了理论上的研究,同时对最优的参数配置问题作了分析。
在保证获得解的前提下,为了提高计算速度,对基本蚁群算法中的选择路线策略进行了调整。
通过实例计算表明,这种调整是切实可行的,有较好的实用价值。
关键词:蚁群算法;旅行商问题;参数配置中图法分类号:T P751;P 231.5自1991年Dorigo 、M aniezzo 和Colorni 等首先提出蚁群算法以来,很多研究人员对该算法进行了研究,并成功地解决了许多组合优化问题,如T SP(traveling salesman problem)、QAP(quadratic assig nment problem )、JSP (job -shop scheduling problem)等。
T SP 问题是一类经典的组合优化问题,即在给定城市个数和各城市之间距离的条件下,找到一条遍历所有城市且每个城市只能访问一次的总路程最短的路线。
蚁群算法在TSP 问题应用中取得了良好的效果,但也存在一些不足:¹如果参数A 、B 、Q 设置不当,导致求解速度很慢且所得解的质量特别差;º基本蚁群算法计算量大,求解所需的时间较长;»基本蚁群算法中理论上要求所有的蚂蚁选择同一路线,该线路即为所求的最优线路;但在实际计算中,在给定一定循环次数的条件下很难实现这种情况。
另一方面,在其他的实际应用中,如图像处理中寻求最优模板问题,并不要求所有的蚂蚁都能找到最优模板,而只需要一只找到即可。
如果要求所有的蚂蚁都找到最优模板,反而影响了计算效率。
1 蚁群算法1.1 蚁群行为仿真的基本思想蚁群算法是一种受自然界生物的行为启发而产生的/自然0算法,它是从真实蚁群觅食行为的研究中产生的。
生物学研究表明,当蚂蚁在食源和巢穴之间往返时,它们会在经过的线路上敷设一种被称为信息素的化学物质。
蚂蚁可以嗅到这种信息素并且选择信息素浓度最大的线路。
经过一条线路的蚂蚁越多,这条线路上的信息素浓度也越大,更多的蚂蚁就会选择这条线路。
蚂蚁的这种/正反馈0行为能帮助它们很快找到最短觅食线路。
蚁群算法就是受这种行为启发,以人工蚂蚁模拟真实蚂蚁行为的分布式算法见文献[1]。
1.2 蚁群算法的模型及在TSP 问题中的实现基本蚁群算法在T SP 问题中的实现过程如下。
假设将m 只蚂蚁放入到n 个随机选择的城市中,每只蚂蚁根据一定的概率选择下一个它还没有访问过的城市。
蚂蚁选择下一个目标城市的主要依据有以下两点:¹S ij (t )为t 时刻连接城市i 和j 的路径上的信息的浓度。
初始时刻,各条路径上信息量相等,在试验中设S i j (0)=C (C 为常数)。
ºG ij 为由城市i 转移到城市j 的可见度,亦称启发信息,该启发信息是由所要解决的问题给出的,由一定的算法实现。
在T SP 问题中,一般取G i j =1/d ij ,d ij 表示城市i 、j 间的距离。
t 时刻位于城市i 的蚂蚁k 选择城市j 为目标城市的概率为:p k ij(t)=[S ij(t)]A#[G ij]B/E j I allowed[S ij(t)]A#[G ij]B, j I allowed0,其他(1)蚂蚁k选中某个城市的可能性是问题本身所提供的启发信息与蚂蚁目前所在城市到目标城市路径上残留信息量的函数。
为了避免对同一个城市的重复访问,每一只蚂蚁都保存一个列表T abu(k),用于记录到目前为止蚂蚁已经访问过的城市集合。
Tabu(k)随着蚂蚁寻优过程作动态调整。
为了避免残留信息素过多引起残留信息淹没启发信息,在每一只蚂蚁走完一步或者完成对所有n个城市的访问后(也即一个循环结束后),对残留信息进行更新处理。
这种更新模仿人类记忆的特点,在新信息素不断存入大脑的同时,存贮在大脑中的旧信息素随着时间的推移逐渐淡化,甚至忘记。
这样,得到(t+n)时刻在ij路径上的信息素浓度为:S ij(t+n)=Q S ij(t)+$S i j(t+n)(2)式中,Q表示信息素的保留率,则1-Q表示信息素的挥发率。
为了防止信息的无限累积,Q的取值范围限定在0~1;$S ij表示蚂蚁k在时间段t 到(t+n)的过程中,在i到j的路径上留下的残留信息浓度。
根据信息素更新策略的不同,有3种不同的蚁群算法模型。
1)ant-quantity模型$S k ij(t,t+1)=Q1/d ij,如果蚂蚁k经过ij 0,如果蚂蚁k不经过ij(3)式中,Q1是常量,信息素的增量与ij之间的距离有关。
2)ant-density模型$S k ij(t,t+1)=Q2,如果蚂蚁k经过ij0,(4)式中,Q2是常量,则信息素增加一个固定值,与ij之间的距离无关。
3)ant-cycle模型$S k ij(t,t+1)=Q3/L k,如果蚂蚁k在巡回0,如果蚂蚁k在巡回中不经过ij(5)式中,Q3是常量;L k表示第k只蚂蚁的循环路线,即如果蚂蚁经过ij,则信息素增量为一个常量除以蚂蚁k的巡回路线长。
这里,信息素增量只与蚂蚁的巡回路线和Q3有关系,而和具体的d ij无关。
前两种模型利用的是局部信息,蚂蚁在完成一步(从一个城市到达另外一个城市)后更新所有路径上的信息素,而最后一种模型利用的是整体信息,蚂蚁在一个循环(对所有n个城市的访问)以后,更新所有路径上的信息素。
因此,在求解TSP问题时,ant-cycle模型性能比前面两种模型好。
蚁群算法中A、B、Q等参数对算法性能有很大的影响。
A值的大小表明留在每个结点上的信息量受重视的程度,A值越大,蚂蚁选择以前经过的路线的可能性越大,但过大会使搜索过早陷于局部最小解;B的大小表明启发式信息受重视的程度,B值越大,蚂蚁选择离它近的城市的可能性也越大;Q表示信息素的保留率,如果它的值取得不恰当,得到的结果会很差。
根据以上分析,研究参数A、B、Q的最佳配置,对发挥蚁群算法在实际问题中的作用有很重要的意义。
2蚁群算法模型参数对TSP问题影响的试验分析研究2.1蚂蚁算法的具体过程图1是ant-density模型和ant-quantity模型的具体过程。
而ant-cycle模型的流程图比较简单,根据式(6)和文字说明很容易画出,或参考文献[4],这里就不再给出。
图1蚂蚁算法用于T SP的流程图Fig.1Procedure of A nt Algorithm on T SP2.2试验说明本文用1000次循环作为试验终止条件(这598武汉大学学报#信息科学版2004年里一次循环是指每只蚂蚁完成一次遍历回到出发的城市)。
试验中采用改变一个参数、其他参数不变的策略来探索参数的设置对算法效率的影响;蚂蚁的总数目总是设置为城市的总数目,即初始时刻每个城市放置一只蚂蚁。
缺省参数设置为A =1,B=1,Q=0.7,Q=100,在得到每条备选路线概率的情况下,蚂蚁运用随机选择的方法确定下一步要达到的城市。
每组数据试验10次取平均作比较,试验中所用的T SP问题数据来源于oliver30城市问题。
2.3试验分析A、B的取值越大,计算量也越大,计算时间就越长,所以,在能获得满意解的情况下,建议A、B 取相对较小的值。
现将试验结果说明如下:表中平均值表示将10次运行中每次得到的最短线路长的平均值;最优解表示10次运行中得到的10条最短线路中的最小值;最差解表示10次运行中每次得到的最短线路中的最大值;优差解差值表示试验中得到的最优解和最差解的差值。
如表1中第1行平均值684.28是指A=0、其他参数取默认值时运行ant-cy cle模型10次,将10次中每次所得的最小值取平均,最优解660.22表示这10次运行中每次所得最短线路中的最小者,最差解714.91表示这10次运行中每次所得最短线路中的最长者,优差解差值54.69是最优值660.22和最差值714.91之差。
表中其他数据依此类推。
ant-density、ant-quantity模型的试验结果分别如表2、表3所示。
分析表1~表3的试验结果,可得到以下结论。
表1An-t cycle模型试验结果T ab.1Results from Ant-Cycle M odel平均值最优解最差解优差解差值A 0684.28660.22714.9154.69 0.5538.60502.82561.7358.91 1431.05425.26436.4011.14 2449.76434.89469.2234.33B0872.32813.04895.2282.02 0.5472.23446.39482.3335.94 1431.05425.26436.4011.14 2425.44423.90427.17 3.27 5425.07423.90426.53 2.63 10427.26425.98432.39 6.41 20435.91431.20442.9211.73Q 0.3430.92426.53434.267.730.5428.53424.69431.31 6.620.7430.65424.94435.5710.630.9431.05428.63436.017.38表2An-t Density模型试验结果T ab.2Results from A nt-Density M odel平均值最优解最差解优差解差值A0688.54660.22714.9154.690.5479.44451.78503.9552.171463.08443.45479.7836.332511.43489.56530.7041.145667.06660.22714.9154.69B0929.06887.56957.3769.811463.07443.45479.7836.332429.23423.90437.2513.355428.65423.90433.029.1210427.54424.69430.54 5.8520431.70426.60438.9612.36Q0.3633.53612.92663.7850.860.5604.07519.83566.3246.490.7463.08443.45479.7836.330.9433.27426.60440.6714.070.999434.04429.91440.9311.02表3An-t Quantity模型试验结果T ab.3R esults from Ant-Quantit y M odel平均值最优解最差解优差解差值A0687.62660.22714.9154.690.5439.19428.63452.9124.481428.9223.90434.9311.032457.16435.12492.0356.915486.12441.67576.49134.82B0465.07442.22478.6136.391428.92423.90434.9311.032428.42423.90434.2310.335427.20423.90429.91 6.0110429.49426.60435.889.2820433.10429.42434.64 5.2230437.76431.33442.8311.49Q0.3502.40483.02524.8136.390.5455.04429.91470.4640.550.7428.92423.90434.9311.030.9426.61423.90430.61 6.710.999425.25423.90426.69 2.791)ant-cycle模型中最佳参数配置为:A=1,B=5,Q=0.5;ant-density模型中最佳参数配置为:A=1,B=10,Q=0.9;ant-quantity模型中最佳参数配置为:A=1,B=5,Q=0.999。