蟻群算法的改進研究與應用 畢業(yè)論文

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1、中圖分類號：O224論文編號：學科分類號：110.7480密　　級：公開安徽理工大學碩士學位論文蟻群算法的改進研究與應用作者姓名：專業(yè)名稱：應用數學研究方向：優(yōu)化理論與應用導師姓名：導師單位：安徽理工大學理學院答辯委員會主席：論文答辯日期：年月日安徽理工大學研究生處年月日ADissertationinAppliedMathematicsResearchandApplicationofImprovedAntColonyAlgorithmCandidate:GongYingyingSupervisor:XuFengSchoolofScien

2、ceAnhuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168,ShungengRoad,Huainan,232001,P.R.CHINA獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方以外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得安徽理工大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名：___________日期：年月日

3、學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解安徽理工大學有保留、使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產權單位屬于安徽理工大學。學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權安徽理工大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。（保密的學位論文在解密后適用本授權書）學位論文作者簽名：簽字日期：年月日導師簽名：簽字日期：年月日摘要摘要蟻群優(yōu)化算法是一種群體智能算法，是自然界中螞蟻群落在尋找食物過程的模擬，是一種

4、新興的智能進化算法，是專門解決離散的棘手的問題，在許多應用中，充分展示了其優(yōu)點，在算法的改進方面也取得了很好的成果。與積極的反饋、自組織、分布式、強健、易與其他算法相結合的優(yōu)勢，蟻群算法往往陷入局部最優(yōu)解，收斂速度慢，對初始解的要求比較高。從理論上講，適當轉換后改進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上對他們進行混合改進，并考慮目標函數梯度的因素，促使算法快速全局收斂；另外，在夾角優(yōu)化方面也作了相關改進，考慮方向夾角對算法的影響程度，都得到了很好的結果。根據蟻群算法的特點，本文提出了基于目標

5、函數梯度的模擬退火蟻群算法和夾角優(yōu)化的蟻群算法。數值分析和實驗表明：改進的新算法不僅具有原算法的優(yōu)點，而且提高了算法的速度。新算法應用于旅行商及路徑規(guī)劃問題，新算法的優(yōu)越性得到了驗證。本文所做工作如下：1.簡要介紹了蟻群算法的產生背景意義及研究現狀，歸納論文所研究的內容與意義。2.簡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)缺點等。3.首先簡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函數的梯度模擬退火蟻群算法的基本原理和算法流程，最后給出新算法對問題優(yōu)化的實驗結果。4.首先簡要介紹路徑規(guī)劃問題

6、，然后介紹夾角優(yōu)化的蟻群算法的基本原理和算法流程，最后給出新算法對路徑規(guī)劃問題優(yōu)化的結果。圖13表1參33關鍵詞：蟻群算法；模擬退火算法；梯度；夾角優(yōu)化分類號：O224IAbstractAbstractAntcolonyalgorithmisakindofswarmintelligenceoptimizationalgorithm.Itisanewintelligentevolutionaryalgorithmwhichisasimilartotheprocessofantcommunitiesinsearchoffoodinnatur

7、e.Anditisanidealmethodforsolvingdifficultdiscreteproblems.Itfullydemonstrateditsadvantagesinmanyapplicationsandobtainedgoodresultsintermsofimprovedalgorithms.Antcolonyalgorithmhastheadvantageofpositivefeedback,self-organization,distributed,robust,easytocombinewithotheral

8、gorithms.Butoftentrappedinlocaloptimalsolution,convergenceisslow,theinitialsolutionisrelativelyhigh.The