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    一種基于改進(jìn)蟻群算法的港內(nèi)尋跺應(yīng)用

    2014-04-29 00:00:00高江華

    摘 要:如何尋找最優(yōu)路徑是港區(qū)內(nèi)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)研究解決的核心問題。本文就如何尋找最優(yōu)路徑引入了基于群體仿生理念的改進(jìn)的自適應(yīng)蟻群算法,通過對信息濃度更新規(guī)則加以改進(jìn)來加快收斂,不但能夠降低蟻群算法的時(shí)間復(fù)雜度,還能克服尋找最優(yōu)路徑的難題,為進(jìn)入港區(qū)的外來車輛順利到達(dá)目的地提供了技術(shù)保障。

    關(guān)鍵詞:信息素;自適應(yīng)蟻群算法;最優(yōu)路徑

    中圖分類號:TP391

    1 背景

    某港口因管理不善等因素的影響,致使港內(nèi)貨物堆放區(qū)域沒有一定的規(guī)律,造成區(qū)域內(nèi)跺位混亂,比如跺位位置不固定、大小不一,跺號更新變化頻繁,貨種堆放時(shí)間變化不一等一系列問題。這種環(huán)境下,外埠車輛疏港或集港時(shí),需要先到離貨物堆場最近的磅房過磅(過空或過重),然后再進(jìn)入封閉區(qū)域,根據(jù)理貨員的指引到達(dá)裝卸現(xiàn)場跺位處,裝載機(jī)才能對其進(jìn)行作業(yè)。由于汽運(yùn)司機(jī)大多來自外地,不經(jīng)常進(jìn)港,對港內(nèi)環(huán)境陌生,他們經(jīng)常忙無目的的在港內(nèi)亂跑,等真正找到跺位后,已經(jīng)浪費(fèi)了很多時(shí)間和油耗,這對他們造成了很大的困擾,也對港口的管理帶來了諸多不便。為了解決這個(gè)問題,我們可以采用現(xiàn)代化智能技術(shù)進(jìn)行管理,開發(fā)相應(yīng)的軟件系統(tǒng),來提升港口的管理水平和效益。

    近些年來,隨著群智能技術(shù)的逐漸成熟,我們可以將群智能技術(shù)引入到蟻群算法中,從而為最優(yōu)路徑選擇問題提供了一個(gè)全新的解決思路。但在實(shí)際應(yīng)用過程中,蟻群算法有它本身的局限性,其道路信息素初始值是固定的,使得這種算法在收斂過程中速度較慢。為了克服這個(gè)難題,我們可以在蟻群算法中引入改進(jìn)的自適應(yīng)蟻群算法,對信息濃度更新規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)以加快收斂速度,并根據(jù)平均節(jié)點(diǎn)分支數(shù)動態(tài)地調(diào)整轉(zhuǎn)移概率,這樣就可以在很大程度上提高算法搜索最優(yōu)解的能力。

    2 具體解決措施

    在辦卡大廳,設(shè)立一臺觸摸屏,屏幕內(nèi)植入港區(qū)內(nèi)電子地圖,汽運(yùn)客戶在掃描派車單后,系統(tǒng)便可根據(jù)派車單信息自動搜尋出從入港大門到達(dá)指定跺位區(qū)域所經(jīng)過的最優(yōu)路徑,客戶打印最優(yōu)路徑單后,便可順利駕駛車輛到達(dá)目的地,這極大的滿足了客戶的需求,提高了港口吞吐效率。

    3 算法模型選擇

    對最優(yōu)路徑的選擇,我們將一種改進(jìn)的蟻群算法引入到路徑選擇中來。

    3.1 蟻群算法的來源

    蟻群算法是一種啟發(fā)式搜索算法,它是模擬自然界螞蟻覓食行為而生成的算法,智能化程度比較高,它以離散時(shí)空、具有一定記憶功能的人工螞蟻替代真實(shí)自然界的螞蟻。蟻群算法中最重要的環(huán)節(jié)就是信息素的產(chǎn)生、增長和尋覓。螞蟻在沿路徑尋找食物時(shí),下意識的會在所爬行的路線上分泌留下一種特殊的物質(zhì),我們稱這種物質(zhì)為信息素。其它螞蟻可以利用前面螞蟻留下的信息素來確定下一步要走的路線,同時(shí)根據(jù)這些路線上信息素強(qiáng)弱并行的去跟蹤爬行尋找食物。為了確定蟻穴和食物位置之間的距離遠(yuǎn)近,一般根據(jù)爬行的次數(shù)來衡量是否是最優(yōu)路徑。大多數(shù)螞蟻會選擇近的有信息素的路徑爬行,久而久之,近的路徑上螞蟻爬行的次數(shù)會逐漸增多,自然而然的這種路徑上的信息素濃度就會隨之增大,被其他螞蟻選中的概率也會增大,這樣,通過帶頭螞蟻的隨機(jī)爬行,到多數(shù)螞蟻集中到最優(yōu)路徑上爬行,后邊的螞蟻便得到了最優(yōu)尋食路徑。因此,我們可以將蟻群算法應(yīng)用到港區(qū)內(nèi)尋垛路徑優(yōu)化問題中。

    3.2 改進(jìn)算法

    針對上述蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn),我們提出了改進(jìn)算法,主要是圍繞選擇概率模型和信息素問題進(jìn)行改進(jìn)。

    3.2.1 首先將港口大門初始化,配備好相關(guān)設(shè)備,再就是將所有過磅房間初始化并配備相關(guān)設(shè)備。同時(shí),將區(qū)域卡口封閉,各跺位重心點(diǎn)、出港大門口以及不同路的十字路口以經(jīng)緯度方式進(jìn)行采集。

    3.2.2 根據(jù)需要引入自適應(yīng)蟻群算法(Adaptive Ant Colony Algorithm,簡稱AACA),可以很好的避免算法在執(zhí)行過程中出現(xiàn)的停滯現(xiàn)象。AACA算法跟其它的算法相比,優(yōu)點(diǎn)就是能夠很快的計(jì)算出平均節(jié)點(diǎn)分支數(shù),并自適應(yīng)的動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)移概率來達(dá)到最終目的,這樣能夠很大程度上提高算法搜索最優(yōu)解的能力,即使在運(yùn)行后期也能以極大的概率取得最優(yōu)解。

    自適應(yīng)蟻群算法在路徑選擇時(shí)使用的是自適應(yīng)偽隨機(jī)比率選擇規(guī)則(adaptive pseudo random proportional action choice rule),在這種算法規(guī)則環(huán)境下,我們可以確保整個(gè)蟻群始終在“搜索”和“利用”之間活動,不會游離到其它的點(diǎn),很好的避免了停滯現(xiàn)象的出現(xiàn)。我們可以通過對位于節(jié)點(diǎn)i的螞蟻k,按下面公式(1)選擇進(jìn)入下一個(gè)節(jié)j。

    (1)

    q(λ(t))=λ(t)/N (2)

    其中λ(t)∈[2,N]表示第t次迭代時(shí)的平均節(jié)點(diǎn)分支數(shù)ANB,N代表所有的節(jié)點(diǎn)數(shù),通過公式(2)來看,顯然有 ,其中q為閉區(qū)間[0,1]上一致分布的隨機(jī)數(shù)目,τ(i,u)的節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)iu之間的信息素的值,η(i,u)是節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)iu間的啟發(fā)因子,β代表啟發(fā)因子的強(qiáng)弱程度。螞蟻在選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)前隨機(jī)生產(chǎn)q,若q≤q(λ(t)),則說明可以從節(jié)點(diǎn)i遍歷到其它可行的節(jié)點(diǎn),這個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠使﹛τ(t,u).ηβ(i,u)﹜的值達(dá)到最大,即下一步要到達(dá)的節(jié)點(diǎn)。若q>q(λ(t)),則按下面公式(3)選擇下一節(jié)點(diǎn)。

    公式(3)

    從公式(2)中可以看出平均節(jié)點(diǎn)分支數(shù)直接影響函數(shù)q(λ(t))的最終結(jié)果,它們之間形成正比例函數(shù)關(guān)系。當(dāng)自適應(yīng)蟻群算法要出現(xiàn)停滯趨勢時(shí),q(λ(t))的結(jié)果也會隨之變小,平均節(jié)點(diǎn)分支數(shù)λ(t)的結(jié)果也變小,我們可以利用公式(3)來提高自適應(yīng)蟻群算法的隨機(jī)搜索能力,增大搜索空間。當(dāng)ANB變大接近節(jié)點(diǎn)數(shù)N時(shí),則按照公式(1)選擇最優(yōu)路徑。通過以上分析來看,自適應(yīng)蟻群算法能夠根據(jù)情況自適應(yīng)地選擇最優(yōu)路徑,既能避免停滯現(xiàn)象的發(fā)生,又能保持較高的搜索能力。

    3.2.3 局部信息素的更新辦法

    在實(shí)際尋找路徑過程中,螞蟻先從節(jié)點(diǎn)i開始,然后逐步轉(zhuǎn)移到節(jié)點(diǎn)j,這樣在路徑ij上的信息素就會按照公式(4)完成更新。

    τν=(1-ζ).τν+ζ.τ0, 公式(4)

    (τ0是常數(shù),ζ∈(0,1)是可改變的參數(shù))

    3.2.4 全局信息素更新辦法

    解決全局最優(yōu)解所屬的邊的選擇問題,我們可以按照公式(5)進(jìn)行信息素的更新。

    τu(t+1)=(1-Ρ)*τu(t)+Ρ.Δτugb(t) 公式(5)

    ( ,Lgb為全局最優(yōu)解長度值,Ρ∈(0,1)為信息素的蒸發(fā)系數(shù))

    3.2.5 為了加快收斂,我們在此基礎(chǔ)上對局部和全局信息濃度更新規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的算法能夠很大程度上增加全局最優(yōu)解對整個(gè)尋徑過程的影響度。按照公式的計(jì)算方法,在每次迭代后,全局較優(yōu)的k個(gè)解所在路徑上的信息素濃度會得到及時(shí)的更新,具體規(guī)則如下:

    公式(6)

    (p為信息素?fù)]發(fā)后所剩的濃度值,1-p為揮發(fā)度,k為較優(yōu)解的數(shù)量,Lμ為第μ最優(yōu)的目標(biāo)值,λ為更新系數(shù))

    3.2.6 結(jié)果對比

    結(jié)果對比我們可以通過基本蟻群算法和改進(jìn)蟻群算法仿真實(shí)驗(yàn)完成。本仿真實(shí)驗(yàn)采用當(dāng)今流行的高性能數(shù)值計(jì)算軟件Matlab7.0作為編程工具,在操作系統(tǒng)為Windows7的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行求解。為了增加實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確度,我們選用了AS算法和改進(jìn)的AACA算法,這兩種算法各自參數(shù)設(shè)置見下表:

    表1 算法參數(shù)設(shè)置

    AS算法參數(shù)AACA算法參數(shù)

    α β ρ Qβ ξ ρ

    1 4 0.45 1002 0.8 0.8

    (以上兩種算法中的螞蟻數(shù)都為50,最大迭代次數(shù)為3000次)

    表2 CHC14TSP問題的基本蟻群算法和改進(jìn)蟻群算法仿真計(jì)算結(jié)果比較

    算法類型平均最優(yōu)解時(shí)間/s實(shí)際最優(yōu)解相對誤差/%

    基本蟻群算法40235208303471.674

    改進(jìn)蟻群算法40028118303470.125

    從以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以清晰的看出,AACA算法相比較AS算法具有更強(qiáng)的發(fā)現(xiàn)較好解的能力,其計(jì)算平均結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于AS算法,并且具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性。AACA算法在搜索最優(yōu)解的過程中,ANB雖然在不斷的變化,但總是能保持在一定的水平,能夠動態(tài)調(diào)節(jié)自己的搜索能力,可避免出現(xiàn)停滯現(xiàn)象。從使用時(shí)間方面來看,基本蟻群算法是208s,改進(jìn)的蟻群算法是118s,改進(jìn)后算法對尋到全局最優(yōu)解的時(shí)間少了近一半,相對誤差也會隨之大大減小,全局搜索速度和優(yōu)化性能均得到了明顯提升。

    4 結(jié)束語

    本文提出了一種改進(jìn)的基于AACA蟻群算法的新思路,通過實(shí)例仿真驗(yàn)證了這種改進(jìn)對蟻群算法在全局優(yōu)化性能的改善方面具有很強(qiáng)的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法尋優(yōu)效果好、求解效率高、性能穩(wěn)定,一定會在車輛進(jìn)港尋垛應(yīng)用中取得很好的效果。

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    作者簡介:高江華(1978.10-),男,山東日照人,講師,碩士,研究方向:計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用。

    作者單位:日照職業(yè)技術(shù)學(xué)院,山東日照 276826

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