应用蚁群算法静态组合优化问题

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1、应用蚁群算法静态组合优化问题添加时间:2011-9-1010:13:37来源:作者:点击数:94应用蚁群元启发式的静态组合优化问题是相对简单，一旦确定了映射的问题，让增量建设一个解决方案，社区结构，和一个随机状态转换模块将当地用来引导建设性的程序。1程序元启发式蚁群（）2当（终止标准不满意）3日程活动4蚂蚁代和活动（）;5素蒸发（）;6daemon在行动（）;{自选}7结束日程活动8结束，当9结束程序10程序蚂蚁代和活动（）11当（可用资源）12日程设立一个新的蚂蚁（）;13新的积极的蚂蚁（）;14结束当15结束程序16程序新的

2、积极蚂蚁（）{蚂蚁生命周期}17初始化蚂蚁（）;18M=更新蚂蚁内存（）;19当（目前的状态目标状态）20A=读当地蚂蚁路由表（）;21P=计算转移概率（A;M;问题的限制）;22下一状态=适用蚂蚁决定政策（P;问题的限制）;23转移到下一状态（下一状态）;24如果（在线步信息素更新）25存款信息素的访问弧（）;26更新蚂蚁路由表（）;27结束如果28M=更新内部状态（）;29结束当30如果（在线延误信息素更新）31评价的解决方案（）;32存款信息素的所有访问弧（）;33更新蚂蚁路由表（）;34结束如果35模具（）;36结束程序

3、图3该蚁群元启发式的伪代码。评论包含在括号内。所有程序在第一级压痕在声明中同时并行的执行。守护进程的程序的行动（）在第六行是可选的，并指集中行动执行了守护拥有全球知识。目标国（第19）是指一个完整的解决方案建造的蚂蚁。在一步一步和延迟信息素更新程序行24-27和30-34往往是相互排他性。当他们两人都缺席的信息素是所存放的守护进程。表1名单中的应用蚁群算法静态组合优化问题。应用及分类按时间顺序排列。问题名称作者年份主要参照算法名称旅行商Dorigo,Maniezzo&Colorni1991[33,40,41]ASGambarde

4、lla&Dorigo1995[49]Ant-QDorigo&Gambardella1996[37,38,50]ACS&ACS-3-optManiezzo&Colorni1997[97,98]MMASManiezzo1997[12]ASrank二次分配Maniezzo,Colorni&origo1994[77]AS-QAPGambardella,Taillard&Dorigo1997[53,54]HAS-QAPaSt¨utzle&Hoos1998[99]MMAS-QAPManiezzo&Colorni1998[76]AS-QAPb

5、Maniezzo1998[75]ANTS-QAPJob-shop调度Colorni,Dorigo&aniezzo1994[20]AS-JSP车辆路径Bullnheimer,Hartl&Strauss1996[15,11,13]AS-VRPGambardella,Taillard&Agazzi1999[52]HAS-VRP顺序排序Gambardella&Dorigo1997[51]HAS-SOP图着色Costa&Hertz1997[22]ANTCOL最短的共同超序列Michel&Middendorf199878,79]AS-SCS

6、aHAS-QAP是一种蚂蚁算法不遵循所有方面的蚁群元启发式b这是一个变异的原始AS-QAP.表2名单中的应用蚁群算法，动态组合优化问题。分类的申请，并排列顺序。问题名称作者年份主要参照算法名称面向连接的网络路由Schoonderwoerd,Holland,Bruten&Rothkrantz1996[90,89]ABCWhite,Pagurek&Oppacher1998[105]ASGADiCaro&Dorigo1998[31]AntNet-FSBonabeau,Henaux,Gu´erin,Snyers,Kuntz&Th´era

7、ulaz1998[6]ABC-smartants连接不到网络路由DiCaro&Dorigo1997[26,28,32]AntNet&AntNet-FASubramanian,Druschel&Chen1997[100]RegularantsHeusse,Gu´erin,Snyers&Kuntz1998[64]CAFvanderPut&Rothkrantz1998[102,103]ABC-backward严格执行依赖方面的蚁群元启发式关于时间的信息素更新（系24-27和30-34的算法在图3）。在蚁群静态算法的组合优化的方式更新信

8、息素的蚂蚁步道变化的算法：任意组合在线步信息素更新和在线延迟信息素更新是可能的。另一个重要方面涉及执行依赖的daemon行动（）部分蚁群元启发式（6线的算法在图3）。守护进程行动实施行动需要某种形式的全球性知识的问题。例子是离线信息素更新和局部优化的解决方案，内