论文研究基于改进蚁群算法的双目标第四方物流路径优化 .pdf

基于改进蚁群算法的AdHoc路由协议的研究，冯勇，饶妮妮，现有AdHoc网络路由协议技术研究中，路由稳定性和可靠性问题尚未得到很好解决，不能很好地适应AdHoc网络。针对已有AdHoc路由技术中存

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点，借鉴人类社会税收机制的作用，提出了能够强化其全局搜索能力的征税算子。征税算子通过抑止信息素差异急剧膨胀，以提高所得解的全局性。并对征税算子的参数设置以及收敛性问题进行讨

WSN中基于改进蚁群的能量优化路由算法.pdf

蚁群算法（AntColonyAlgorithm，ACA），最初是由意大利学者DorigoM.博士于1991年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法，能有效地解决QoS受限的多播路由问题。基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作，并在分析多约束QoS的多播路由的基础上，提出了一种具有全局优化能力的多播路由算

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合，在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力，对于物流配送路径问题的求解能够获得满

改进蚁群算法在最短路径搜索中的应用，一个很好的搜索算法

本文介绍蚁群算法的实现及其在TSP与车辆路径问题上的应用，关键词：蚁群优化算法、组合优化问题.....

栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径，提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上，采用惯性优化原理，对每一个节点进行遍历，当两个

提出了路径相似度的概念,并根据较优可行解与最优解的相似度,来进行路径选择和信息素更新,以求能更快加速收敛和防止早熟、停滞现象。该算法根据截之间的相似度,自适应地调整路径选择策略和信息量更新策略。基于旅