改进蚁群算法在配电网规划中的应用

电网优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在计算速度和收敛性问题.为解决这个问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子ρ来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络优化规划过程中得到全局最优解的概率和收敛速度.算例分析结果表明:规划结果符合实际,并在相同参数下,改进蚁群算法的迭代次数减少约一半,充分验证了该方法的实效性.     

改进的蚁群算法在灌区渠系优化配水中的应用研究

针对我国大多数地区渠系配水通用性较低的问题,将农田水利作为农村基础设施建设的重点任务,以吉林省大安灌区渠系为例,基于地理信息及遥感测控技术,通过改进的蚁群算法对灌区渠系进行优化配水,最终达到节水灌溉增产的效果。在北方实际灌溉过程中,优化配水在农业节水灌溉领域中具有重要的意义,其算法简单,收敛性好。采用改进的蚁群算法可以使渠系配水模式在满足一定约束条件下将水量损失降到最低,使有限的水资源发挥最大的作用。结果更贴近实际,值得全国范围推广应用。     

基于优化蚁群算法在粮食运输车辆调度中的应用研究

为了有效地降低车辆在粮食运输中的成本,采用改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化。通过建立数学模型,提出改进的蚂蚁转移规则、优化信息素浓度、改进全局信息素更新策略。结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法可以更好地解决粮食运输车辆的路径问题,使得运输距离明显缩短。     

基于改进蚁群算法的供水管网优化计算

【目的】以供水特点为基础建立相应的数学模型,优化选择供水中的管网路径。【方法】利用改进的蚁群算法,对供水管网进行优化选择,在选择策略上,以初始节点引入的虚拟路径距离为基础,对启发信息进行归一化处理,并利用全局策略进行优选节点的概率选择;在更新策略上,利用信息素的局部和全局更新,并结合蚂蚁数量自适应调整及增加随机干扰进行改进;最后以巴家咀水库为对象,利用基本蚁群算法和改进蚁群算法进行优化计算并比较。【结果】利用改进的蚁群算法进行计算时,所得的平均路径、最短路径、最差路径、平均迭代次数和总成本分别为139.635 5km、138.214 7km、142.301 9km、314次和11.32亿元,而基本蚁群算法分别为145.042 1km、140.582 7km、149.215 5km、638次和11.51亿元,改进蚁群算法各项计算指标均优于基本蚁群算法。【结论】改进的蚁群算法可以提高全局搜索能力和收敛速度,能快速有效地获得供水路径的最优解或近似最优解,可以为管道供水路径的优化选择提供参考。     

基于改进的蚁群算法求解多目标生鲜农产品车辆路径

针对考虑价格折扣的带时间窗的生鲜农产品车辆路径问题,用准时到达率和准时到达量表示客户服务质量,建立了以成本最低、服务质量最大和碳排放最少为目标的数学模型。并设计了一种改进的蚁群算法,即在启发因子中加入需求量和时间窗跨度因素,将目标权重加入到信息素的更新策略中,在完成一次迭代后再进行信息素的更新,加快了求解速度、提高了目标准确度,防止了最优解的局部优化。测试算例的结果表明:求解多目标生鲜农产品车辆路径问题时,与基本蚁群算法相比,改进的蚁群算法具有收敛速度快、目标准确度高等优点。     

一种用于连续寻优的蚁群爬山算法

针对蚁群算法在连续寻优过程初期信息素匮乏、搜索时间长、收敛慢的弱点,对蚁群算法进行改进,并结合爬山算法提出了一种新的蚁群爬山算法.将新的蚁群爬山算法用于求解连续全局优化问题,数值实验证明该算法是可行的、有效的,并且精度和效率优于蚁群算法.     

基于蚁群-BFS算法的复杂环境下农业机器人全区域覆盖研究

目的 以路径重复率为优化目标解决农业机器人在数字生态农场中的全区域覆盖问题。方法 首先,将栅格地图中的障碍物进行膨胀处理,在此基础上进行矩形分区以及分区合并操作;然后,通过改进的蚁群算法规划分区间的遍历顺序、通过改进的广度优先搜索(Breadth first search, BFS)算法规划分区间终点与起点的衔接路径,从而实现机器人全区域覆盖。2种算法的具体改进方案为：分别通过人工免疫算法与粒子群算法改进遗传算法的选择与交叉算子,并将改进后的选择算子、交叉算子、原遗传算法变异算子与蚁群算法相结合改进传统蚁群算法信息素更新方法;建立动态函数以简化BFS算法规划的路径。结果 仿真结果表明,改进蚁群算法收敛时的迭代次数较传统蚁群算法减少了83.1%,路径长度相比减少了4.8%;由改进的蚁群算法与改进的BFS算法规划的机器人遍历路径重复率是传统蚁群算法和BFS算法的56%,且农业机器人能实现对农田区域的100%覆盖。结论 本研究提供了一种农业机器人在复杂环境的数字生态循环农场中进行全遍历覆盖的解决方案。     

引入启发式函数蚁群算法的VRP研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具。分析了蚁群算法在VRP中的应用,提出启发式函数对传统的蚁群算法的改进,对传统蚁群算法进行优化。通过实验对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的算法性能优于传统的蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的易腐农产品配送路径规划研究

为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影响函数。通过算例仿真,证明了改进蚁群算法的有效性和合理性,其降低了复杂程度,优化了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提升了迭代运算的收敛速度,同时降低了配送的综合成本。     

蚁群算法解决TSP问题的研究

蚁群算法是一种用于解决复杂问题的新的启发武算法，它是通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，隶解速度慢，而遗传算法具有快速随机的局部搜索能力。将遗传算法和蚁群算法融合，给出一种求解TSP问题的改进的算法。     

基于多目标PSO-ACO融合算法的无人艇路径规划

【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。     

基于神经网络的万年县节水灌溉适宜技术选择研究

针对节水灌溉适宜技术的优选问题,采用模糊系统和神经网络相结合的方法,利用遗传算法对模糊神经网络参数进行了优化,并根据最终计算结果的大小评价了节水灌溉技术的适宜程度。该方法最大程度地避免了模糊综合评判中权重矩阵取值的人为干扰,取得了良好效果,最终确定万年县大港桥灌区的最优灌溉方案为管道灌溉。该方法为节水灌溉适宜技术提供了一种新的方向和思路。     

柔性工艺路线的改进蚁群作业调度算法

在具有柔性工艺路线的制造单元作业调度问题中，结合设备的约束以及加工过程中的费用、加工时间等因素，依据具有柔性的工艺加工路线，建立初始有向图。采用基于动态信息素更新策略的改进蚁群优化算法，在保证优化目标的基础上，迅速收敛并得到最优解，从而提高调度系统的可行性，增强系统稳定性。该方法以减少外协，均衡生产，降低总生产费用为目标，有效地支持了分布式制造单元的管理过程，增强了单元系统信息分布处理能力。最后通过算例，对计算结果进行了分析和讨论。     

名优茶采摘机器人路径规划

提出一种直角坐标系双机械手名优茶采摘机器人。采用积分求和方法,按茶叶个数相等原则将采摘区域按左右两矩形区分配给2个机械手。使用蚁群算法进行机械手的采摘路径规划。以总采摘区域的路径半程作为目标,分别进行了2区和将2区再划分为4区的采摘路径规划和优化。为避免采摘过程中2个机械手的干涉,将每个机械手采摘区域分为2区,并约束各运动路径左下角处茶叶为采摘起点。计算结果表明,使每个机械手按"M"型路线采摘,具有较好效果。改变自适应调节信息素浓度值和迭代终止条件,可改善基本蚁群算法搜索时间较长和易陷入局部最优的缺陷,并提高全局搜索能力和计算效率。仿真结果表明提出的采摘策略和规划路径可提高名优茶采摘效率。     

颍上县战沟流域典型区节水灌溉方案比选分析

以安徽省颍上县战沟流域典型区为例,进行机井+移动式喷灌、机井+低压管道、电灌站+低压管道3种节水灌溉方案比选分析,从而为安徽省淮北地区井河混合灌区节水灌溉发展模式提供参考。     

基于深度视觉和蚁群避障算法的果园精准喷施路径规划方法

为了实现对Y-shaped果树的精准喷施,本文融合了彩色及深度视觉图像,提出了1种基于蚁群避障算法的果园最优行驶路径的规划方法。首先,对彩色图像进行图像分割处理,划分道路及果树树墙障碍区域,得出喷施设备的可行驶区域,提出了喷施行驶范围检测算法;然后,通过对深度图像和彩色图像融合的处理,将Y-shaped果树树冠边缘轮廓精准拟合形成栅格地图,并与蚁群避障算法相结合,提出了最优行驶路径规划算法。最后,对拟合曲线和Y-shaped果树树冠边缘轮廓进行检验,验证算法的拟合程度。实验结果证明,本文提出的路径规划算法可以准确地检测出果树区域,并实现对行驶路径的精准规划。