一种改进蚁群算法的研究

从基本蚁群算法出发,基于TSP(travelingsalesmanproblem)的邻域结构,提出了一种改进的优化算法,给出了具体的算法步骤。该算法采用2-opt和3-opt作为混合邻域结构,可以有效克服基本蚁群算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的弊病。针对TSPLIB中的krob100,EIis51和CHN144问题的计算结果表明,该改进算法具有良好的效果。     

一种改进蚁群算法的研究

从基本蚁群算法出发,基于 TSP(traveling salesman problem)的邻域结构,提出了一种改进的优化算法,给出了具体的算法步骤。该算法采用2-opt 和3-opt 作为混合邻域结构,可以有效克服基本蚁群算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的弊病。针对 TSPLIB 中的 krob100,Elis51和 CHN144问题的计算结果表明,该改进算法具有良好的效果。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的智慧旅游路线规划方案分析

为了改善传统的旅游路线规划费时费力、用户体验感较差的现状,基于科技力量的智慧旅游路线规划应运而生,提出一种基于蚁群算法的智慧旅游路线规划方案。首先通过描述蚁群算法的基本原理,改善基本的蚁群算法花费时间长、容易陷入死局的缺点,对基本的蚁群算法进行改进,与基本蚁群算法相比,增加了搜索范围集中化阶段、实时更新信息素阶段、信息素回滚机制阶段。然后以旅游花费更少的钱、得到最大最舒适的旅游体验为目标,将费用目标、体验感目标进行综合,建立了基于蚁群算法的旅游路线规划模型,并利用改进的蚁群算法对规划模型进行求解。最后将模型应用于实际案例中,通过计算分析得到符合要求的最优旅游路径。     

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。     

蚁群优化算法研究

由传统的蚁群优化算法入手,介绍了蚁群优化算法的基本原理以及在TSP问题中的应用,分析并总结了蚁群算法在信息素更新、路径构造等方面的改进方法。     

基于改进蚁群算法的联合收割机调度路径优化

为缓解收割机在收获季节供不应求的局面,实现联合收割机在收割中的高效率、低成本和高收入。通过对影响收割机调度的多种因素进行分析,建立联合收割机调度的数学模型。针对基本蚁群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,引入节约矩阵,并对不同搜索时段采用不同的信息挥发因子,最后通过局部搜索策略2-opt法搜索最优解的方法改进基本蚁群算法,对模型进行求解。仿真结果表明,改进后的蚁群算法性能优良,且可降低调度成本,能够有效解决联合收割机在农忙时节的使用问题。     

油气管道设计的可靠度反分析方法

针对结构可靠性反分析问题,提出了用于计算可靠度的最优化方法,采用约束最优化法建立了可靠度反问题的计算模型。以压力管道为例介绍了可靠度反问题的应用,采用最优化法对管道作了可靠性及相应的反问题计算,并对结果进行分析。算例证明了该方法的有效性和适用性,可用于解决结构可靠度的反分析问题。     

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.     

基于并行蚁群算法的设施温室机器人多点路径规划的研究

在设施温室中,为了实现机器人在面对多个工作点时,能够找到一个最优顺序使得完成全部工作所走过的路程最短,受蚁群算法解决旅行商问题(TSP)的启发,提出一种并行的蚁群算法来解决设施温室农业机器人多点路径规划问题。首先,该算法借助于蚂蚁数量自调整的蚁群算法计算出所有点与点之间的最短安全距离,形成一个特殊的距离矩阵;然后借助于蚁群算法根据特殊的距离矩阵来寻找最优顺序;再按照最优顺序依次实现路径规划。仿真结果表明,该方法克服了目前蚁群算法在解决TSP上存在的近似计算及未考虑安全性问题,提高了计算精度,可以快速找到最优顺序进行路径规划,使机器人得到最短、最安全的路径。     

遗传算法和蚁群算法融合求解TSP

文章将遗传算法和蚁群算法融合为一体,在此基础上,分别对遗传算法和蚁群算法中的遗传算法中的交叉长度发生变化、种群更新、蚁群算法信息素保留率和信息素自动更新进行了改进。同时给出一种信息素更新模型,最后通过对TSP的51个城市的仿真计算,表明将遗传算法和蚁群算法融合为一体效果较好。     

建筑结构的可靠度诊断检测

通过对实际工程中结构可靠度问题的研究，分析了引起建筑结构可靠度降低的原因，指出了建筑结构可靠度诊断检测过程中应注意的问题，阐述了检测方法及其他多种因素对结构可靠度的影响，提出了建筑结构可靠度诊断检测的改进方法。     

弧形钢闸门空间框架体系可靠度分析

根据《水利水电工程钢闸门设计规范》、结构可靠度理论及弧形钢闸门空间框架的失效模式,提出其空间框架体系可靠度计算的串联模型及计算方法;在对钢闸门基本构件可靠度研究的基础上,应用该串联模型及计算方法,分析了弧形钢闸门空间框架体系的可靠度。结果表明：按现行规范设计的双支臂弧形钢闸门空间框架体系的可靠度指标最低为３．４（１６Ｍｎ钢）或３．２（３号钢）,比基本构件的可靠度指标小０．８５,与建筑《设计标准》的可靠度指标一致。     

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。     

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.     

弧形钢闸门空间框架体系可靠度分析

根据《水利水电工程钢闸门设计规范》、结构可靠度理论及弧形钢闸门空间框架的失效模型,提出其空间框架体系可靠度计算的串联模型及计算方法;在对钢闸门基本构件可靠度研究的基础上,应用该串联模型及计算方法,分析了弧形钢闸门空间框架体系的可靠度。结果表明：按现行规范设计的双支臂弧形钢闸门空间框架体系的可靠度指标最低为３．４（１６Ｍｎ钢）或３．２（３号钢）,比基本构件的可靠度指标小０．８５,与建筑《设计标准》的     

基于改进蚁群算法的船舶电力系统故障重构研究

提出一种采用K阶近邻策略求解子集类问题的改进蚁群算法,应用到船舶电力系统故障重构问题中。将重构问题抽象为子集类优化选择问题,建立适合解决此类问题的蚁群算法模型。根据船舶电力系统故障重构特点,采用K阶近邻策略缩小算法的求解空间以提高寻优求解效率。算例分析及仿真实例表明,改进后的蚁群算法可以有效解决船舶电力系统故障重构问题。     

科研情报中的信息熵

从信息的概念入手,叙述了信息熵、信息量表达式的含义。对水土保持研究所的学科结构分布进行了统计并作了信息熵计算。对计算结果加以分析,表明了信息熵应用到科研情报中的意义,开拓了情报学研究的新领域。     

基于最大最小蚁群算法的智能装载方法

三维装箱问题在现实生活中有着广泛的应用,是具有复杂约束的组合优化问题,理论上属于NP-hard问题。针对贪心算法通常得到的是局部最优解以及基本蚁群算法存在不足等问题,本文首先给出了启发式装箱规则,然后结合最大最小蚁群算法对装载顺序进行优化,提出了一个求解三维装箱问题的混合蚁群算法,最后通过实验对比验证了该算法的有效性和优越性,并给出了三维效果展示图。