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《蟻群算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用碩士學(xué)位論文》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、中圖分類號(hào):O224論文編號(hào):學(xué)科分類號(hào):110.7480密 級(jí):公開安徽理工大學(xué)碩士學(xué)位論文蟻群算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用作者姓名:弓英瑛專業(yè)名稱:應(yīng)用數(shù)學(xué)研究方向:優(yōu)化理論與應(yīng)用導(dǎo)師姓名:許峰教授導(dǎo)師單位:安徽理工大學(xué)理學(xué)院答辯委員會(huì)主席:論文答辯日期:年月日安徽理工大學(xué)研究生處年月日ADissertationinAppliedMathematicsResearchandApplicationofImprovedAntColonyAlgorithmCandidate:GongYingyingSupervisor:XuFe
2、ngSchoolofScienceAnhuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168,ShungengRoad,Huainan,232001,P.R.CHINA獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方以外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得安徽理工大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論
3、文作者簽名:___________日期:年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解安徽理工大學(xué)有保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于安徽理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽理工大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名:簽字日期:年月日導(dǎo)師簽名:簽字日期:年月日摘要摘要蟻群優(yōu)化算法是一
4、種群體智能算法,是自然界中螞蟻群落在尋找食物過程的模擬,是一種新興的智能進(jìn)化算法,是專門解決離散的棘手的問題,在許多應(yīng)用中,充分展示了其優(yōu)點(diǎn),在算法的改進(jìn)方面也取得了很好的成果。與積極的反饋、自組織、分布式、強(qiáng)健、易與其他算法相結(jié)合的優(yōu)勢(shì),蟻群算法往往陷入局部最優(yōu)解,收斂速度慢,對(duì)初始解的要求比較高。從理論上講,適當(dāng)轉(zhuǎn)換后改進(jìn)的蟻群算法可以使任何組合優(yōu)化問題得到更快地解決。本文在蟻群算法和模擬退火算法的基礎(chǔ)上對(duì)他們進(jìn)行混合改進(jìn),并考慮目標(biāo)函數(shù)梯度的因素,促使算法快速全局收斂;另外,在夾角優(yōu)化方面也作了相關(guān)改進(jìn),考慮方向夾
5、角對(duì)算法的影響程度,都得到了很好的結(jié)果。根據(jù)蟻群算法的特點(diǎn),本文提出了基于目標(biāo)函數(shù)梯度的模擬退火蟻群算法和夾角優(yōu)化的蟻群算法。數(shù)值分析和實(shí)驗(yàn)表明:改進(jìn)的新算法不僅具有原算法的優(yōu)點(diǎn),而且提高了算法的速度。新算法應(yīng)用于旅行商及路徑規(guī)劃問題,新算法的優(yōu)越性得到了驗(yàn)證。本文所做工作如下:1.簡(jiǎn)要介紹了蟻群算法的產(chǎn)生背景意義及研究現(xiàn)狀,歸納論文所研究的內(nèi)容與意義。2.簡(jiǎn)要介紹了蟻群算法的基本原理、算法步驟及流程,最后分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)等。3.首先簡(jiǎn)要介紹了模擬退火算法的基本原理和算法的過程,然后介紹了一種基于目標(biāo)函數(shù)的梯度模擬退火
6、蟻群算法的基本原理和算法流程,最后給出新算法對(duì)問題優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。4.首先簡(jiǎn)要介紹路徑規(guī)劃問題,然后介紹夾角優(yōu)化的蟻群算法的基本原理和算法流程,最后給出新算法對(duì)路徑規(guī)劃問題優(yōu)化的結(jié)果。圖13表1參33關(guān)鍵詞:蟻群算法;模擬退火算法;梯度;夾角優(yōu)化分類號(hào):O224IAbstractAbstractAntcolonyalgorithmisakindofswarmintelligenceoptimizationalgorithm.Itisanewintelligentevolutionaryalgorithmwhichisas
7、imilartotheprocessofantcommunitiesinsearchoffoodinnature.Anditisanidealmethodforsolvingdifficultdiscreteproblems.Itfullydemonstrateditsadvantagesinmanyapplicationsandobtainedgoodresultsintermsofimprovedalgorithms.Antcolonyalgorithmhastheadvantageofpositivefeedbac
8、k,self-organization,distributed,robust,easytocombinewithotheralgorithms.Butoftentrappedinlocaloptimalsolution,convergenceisslow,theinitialsolutionisrelativelyh