改進蟻群算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、蟻群算法是一種根據(jù)螞蟻的習(xí)性創(chuàng)造出來的優(yōu)化算法。該算法的原型就是一個螞蟻找食的過程。該算法具有很多優(yōu)點,諸如結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性強、容易實現(xiàn)等。因為基本蟻群算法只適用于離散空間的優(yōu)化難題,所以如何將蟻群算法較好地應(yīng)用于連續(xù)優(yōu)化問題便成了一大難題。
　　首先,本文引用TSP問題詳細闡述了蟻群算法的思路及特性。針對該算法可能出現(xiàn)次優(yōu)解或搜索較慢等特性,對螞蟻的選擇規(guī)則進行改進。螞蟻在旅行的過程中具有兩個時變屬性,即:此刻經(jīng)歷了的城市數(shù)目和

2、已走過了的路徑長度。這里通過引入了這兩個屬性來影響螞蟻的選擇,并通過仿真驗證了蟻群算法改進后的效果。
　　然后,本文著重提出了一種應(yīng)用于連續(xù)空間的改進蟻群算法。該改進算法是在基于網(wǎng)格劃分策略的蟻群算法的基礎(chǔ)上,分別在三個方面作了改進。1.由于網(wǎng)格劃分后,網(wǎng)格呈均勻分布,連續(xù)空間的有些點值就容易遺漏。又由于混沌現(xiàn)象具有遍歷性和內(nèi)隨機性等特性,本文融入混沌序列,使得網(wǎng)格呈混沌分布。2.網(wǎng)格每次縮小的間距對搜索精度也具有較大影響,本文針

3、對網(wǎng)格每次縮小的間距也進行了自適應(yīng)改變。3.網(wǎng)格附近可能存在非網(wǎng)格點的最優(yōu)解,引入了“優(yōu)勝劣汰”和“局部搜索”。函數(shù)優(yōu)化問題是個經(jīng)典的應(yīng)用優(yōu)化問題,本文選擇了四種經(jīng)典的復(fù)雜函數(shù),通過仿真驗證了改進后蟻群算法的性能有所提高。
　　最后,連續(xù)蟻群算法的實踐一直以來都深受研究學(xué)者們的關(guān)注。常規(guī)PID控制算法并不適用于模型比較復(fù)雜的控制系統(tǒng)。在PID控制算法的基礎(chǔ)上融入單神經(jīng)元,則該控制算法的控制效果也會有所改善。精校機是一種校直設(shè)備,負(fù)