蚁群优化算法造句

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蚁群优化算法的原理及其应用
基于蚁群优化算法的旋转货架拣选路径规划
蚁群优化算法在发电机励磁控制中的应用研究
具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法
研究人工免疫算法、进化算法、支持向量机以及蚁群优化算法的理论及其应用。
鉴于此,本文对蚁群优化算法解决最大团问题的能力进行了研究,提出一个解决最大团问题的intensification和diversification平衡协作的蚁群优化算法。
蚁群优化算法是一种基于自然启发的metaheuristic算法,从其提出到现在历经10多年的发展到目前已经成为一种解决组合优化问题的有效工具。
摘要针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统给出了数学模型，提出了一种改进的蚁群优化算法，用于解决货物拣选路径规划问题。
首先引入了状态、决策等概念，同时提出了路径的概念，最终把机组最优启停问题设计成类似于tsp的模式，从而可以方便地利用蚁群优化算法来求解。
书中综述了当前的ACO应用，包括路由问题、任务委派、调度安排、子集问题、机器学习和生物信息学问题等，详细描述了用于网络路由的蚁网蚁群优化算法AntNet。
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本文引入最近几年才提出来的一种新型模拟进化优化算法-蚁群优化算法，并以机组最优启停问题为研究对象，对算法本身及其在最优启停问题中的应用进行探索性工作。
接着,对解决最大团问题现存的简单的蚁群优化算法进行分析,指出它存在的不足,从而在此基础上提出一个改进的蚁群优化算法,并对该算法的intensification和diversification机制进行了分析。
蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如，图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。
在上层软件部分,提出了以改进的dijkstra算法和蚁群优化算法为基础的新的全局路径规划算法,并仿真验证了该算法的有效性,初步分析了移动机器人的环境空间地图表示问题和slam问题。
本文重点研究企业生产调度的研究现状,并在单机环境下的提前/拖期惩罚规则的基础上,提出了蚁群优化算法解决单机环境下的提前/拖期调度,详细说明了算法的思想思路,并在软件中得到了实现。
具体的研究内容有以下几点： ( 1 )蚁群优化算法由于是一种基于显式表达解空间的启发式搜索方法，解构造图显式地描述了优化问题的整个解空间，所以解构造图的定义方法会直接影响到算法的计算量和搜索性能。
另一方面,蚁群优化算法是一种通用的分布式随机优化方法,能够大大提高系统的可靠性、鲁棒性以及增强通信网适应传输故障、突发业务等意外事件的能力,已经开始应用于通信网中进行路由的组合优化问题的求解。
此外还利用dimacs提供的最大团问题的基准实例,对改进的蚁群优化算法的性能进行了测试,实验结果表明,该算法的性能不仅超过了简单的蚁群优化算法,还超过了与其机制类似的迄今为止性能最好的遗传算法? ea / g算法。
( 2 )蚁群优化算法的解构造图一般要静态地描述整个解空间(或者是离散化了的解空间) ，对于大规划动态决策问题，不仅存在描述解空间的困难，而且让蚁群在迭代过程中始终在整个解空间中进行搜索，搜索性能会很低。
本文还在蚁群算法中引入强化学习的资格迹理论并提出了一个新颖的基于资格迹的蚁群优化算法ant ( ) ，该算法实现了蒙特卡洛方法与瞬时差分方法的数学意义上结合，并能使蚂蚁获得的延迟强化信号及时地在其旅行路径上反向传播。