基于FPGA的改進(jìn)蟻群算法設(shè)計(jì).pdf

1、蟻群算法(Ant colony algorithm，ACA)是模擬螞蟻群體覓食行為的一種啟發(fā)式仿生類智能進(jìn)化算法，也是目前研究的群智能算法的一種。國內(nèi)外針對蟻群算法的研究也相當(dāng)廣泛，其研究也大致分為理論研究和應(yīng)用研究兩種類型：理論研究主要包括兩部分，一是針對算法進(jìn)行改進(jìn)，即與其他算法結(jié)合提出新的算法；二是針對蟻群算法理論本身進(jìn)行研究，如收斂性研究等。諸如針對信息素釋放修改進(jìn)行改進(jìn)、針對概率選擇方式進(jìn)行改進(jìn)以及同其他算法結(jié)合進(jìn)行改進(jìn)等。近

2、年來蟻群算法在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等領(lǐng)域以及網(wǎng)絡(luò)路由、機(jī)器人路徑規(guī)劃、數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)辨識(shí)及大規(guī)模集成電路的綜合布線設(shè)計(jì)等工程問題上得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了良好的效果。蟻群算法的硬件設(shè)計(jì)是仿真硬件(Bionicshardware，BHW)領(lǐng)域的一個(gè)分支，也是蟻群算法研究的高級(jí)階段。其硬件實(shí)現(xiàn)具有執(zhí)行速度快、自修復(fù)、自組織等優(yōu)點(diǎn)，能滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)的需求。
　　 本文首先針對蟻群系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于動(dòng)態(tài)啟發(fā)因子的多螞蟻算法，并對改進(jìn)

3、算法進(jìn)行了詳細(xì)闡述，最后將該算法應(yīng)用于旅行商問題(TravelingSalesman Problem，TSP)問題進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，證明了改進(jìn)算法的有效性和可行性。同時(shí)本文針對基于遺傳蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)提出基于遺傳策略和粒子群策略的蟻群算法，并對改進(jìn)算法進(jìn)行詳細(xì)闡述和仿真實(shí)驗(yàn)分析，證明了改進(jìn)算法的可行性。針對蟻群算法的硬件設(shè)計(jì)研究，本文通過分析研究原始的蟻群算法，將蟻群算法首先進(jìn)行硬件模塊劃分，然后分析各模塊的實(shí)現(xiàn)功能，最后進(jìn)行各模塊的仿