基于蚁群算法的斗轮机构结构优化设计

介绍了蚁群算法及其改进型的原理、模型和算法实现过程,采用蚁群算法及其改进型算法对斗轮堆取料机俯仰钢结构进行了优化计算。改进型蚁群算法计算结果要优于普通的蚁群算法,说明了蚁群算法应用于机械优化计算切实可行,为复杂的机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

改进的模拟退火算法在原料矿混匀优化中的应用

运用改进的模拟退火算法对钢铁原料矿的混匀进行了优化计算，计算结果符合实际生产情况，表明改进的模拟退火算法是一种切实可行的优化方法，该算法为原料矿混匀问题的优化求解提供了新的思路。     

Hopfield神经网络在原料混匀中的应用

建立了原料混匀的数学模型，运用Hopfield神经网络优化算法对武钢工业港的原料混匀进行了优化仿真计算，计算结果表明完全符合生产工艺要求，为原料混匀提供了定量依据。Hopfield神经网络优化计算方法也为以后类似问题的优化计算提供了新的途径和方法。     

基于改进型模拟退火算法的数控加工切削参数优化

介绍了模拟退火算法及其改进型的原理、模型和算法实现过程 ,并采用改进型算法对数控加工切削参数优化模型进行了优化计算。计算结果表明算法符合实际情况 ,证明基于改进型模拟退火算法的优化设计切实可行 ,为复杂的数控机械优化计算提供了一种优化方法。     

粒子群算法在烧结矿配料优化中的应用

运用粒子群算法和MATLAB语言,编制钢铁烧结矿配料优化计算仿真程序并经实践检验。结果表明,计算机仿真计算符合实际生产工艺要求,数据直接应用于生产,提高各种烧结矿的综合利用率,降低成本10．32％。该算法为钢铁烧结矿配料问题的优化求解提供了新的思路和方法。     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

基于蚁群算法的基本原理,论述了蚁群算法模型的实现方式,并对蚁群算法的煤炭运输优化方法进行分析,且结合实际案例加以说明,为基于蚁群算法在煤炭运输的实践优化提供借鉴,促进煤炭运输行业的良性发展。     

奖惩机制蚁群算法在煤矿运输路径优化中的应用研究

在煤矿运输路径优化中,由于传统蚁群算法存在运行时间长和收敛速度慢等缺点,为此笔者通过引入奖惩机制对算法路径的构造规则进行重新设定,对此算法进行了改进,并改进了算法的信息素更新策略,克服了传统蚁群算法的缺陷。仿真结果验证了改进蚁群算法解决煤矿运输路径优化问题的高效性和可行性。     

基于蚁群算法的矿井救援最短路径研究

针对羊场煤矿,选取巷道节点,根据节点坐标,计算巷道实际长度和当量长度,构建当量长度邻接矩阵,基于蚁群算法和MATLAB仿真平台,得到救援最短路径及距离,并对结果进行优化,确保救援工作遍历所有巷道,给出了实际可行的救援方案,为今后的救援工作提供理论指导。     

基于蚁群算法和Petri网的井下有轨运输调度优化

为解决地下矿山有轨运输调度问题,将Petri网理论引入矿山井下有轨运输调度优化中,结合蚁群算法思想,建立基于蚁群算法的赋时Petri网模型,并将蚁群系统算法机制改进后用于Petri网模型的分析,在模型中加入了根据地下矿山有轨运输系统改进过的时间戳状态类,使模型能够更好地处理运行过程中信息素、启发式因子等,优化参数与时间、状态之间的关系,建立了优化计算的详细步骤,简化了计算。并用计算实例验证了优化方法的有效性。     

蚁群算法与PSO算法分析及相互融合策略探讨

针对蚁群算法与PSO算法的优缺点,提出一种融合蚁群算法与PSO算法的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,充分利用蚁群算法的信息素正反馈机制和PSO算法的全局、快速收敛性,从而提高求解TSP问题的收敛速度和求解精度。对TSP问题的仿真实验结果表明:新的混合算法具有较强的性能,取得了较好的优化效果。     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

本文主要以蚁群算法为基础,求解煤矿运输优化方法,运算出实际生产中较优生产模式。首先对蚁群算法做出了简单的介绍,然后比较仔细的阐述了煤矿问题的数学模型,最后演示了蚁群算法在运输优化问题中的应用。     

基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究

针对地下矿生产调度中某一班次的车辆运输路径优化问题,应用蚁群算法探讨如何解决这一NP难题问题。传统蚁群算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点;为克服这些缺点,提出在蚁群算法每次迭代过程中,先用自适应策略控制其收敛速度,提高搜索性能,再结合性能指标进行优化。实践证明,改进蚁群算法克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能,具有很好的推广价值。     

粒子群算法在机械优化设计中的应用

介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用该算法对机械优化的一个实例:压缩圆柱螺旋弹簧的优化设计模型进行了优化设计,优化计算结果表明,基于粒子群算法的优化设计切实可行,为复杂的机械优化设计提供了新的思路和方法。     

基于改进蚁群算法的变电站巡检 机器人路径规划研究

以提升机器人在巡检变电站时的工作效率,节省巡检时间消耗,设计了改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。利用栅格法构建变电站机器人巡检路径地图,使用二值表示障碍区域,在经典蚁群算法中引入方向夹角启发因子,提升路径搜索的导向性与搜索速度,使用拉普拉斯概率分布作为信息素挥发因子自适应策略,提升蚁群算法的收敛速度,以实际变电站作为研究对象,结果表明,改进蚁群算法的巡检路径寻优效果和规划速度优于同类路径规划方法,获得了理想的路径规划效果。     

Hybrid optimization model and its application in prediction of gas emission

According to the complex nonlinear relationship between gas emission and its effect factors, and the shortcomings that basic colony algorithm is slow, prone to early maturity and stagnation during the search, we introduced a hybrid optimization strategy into a max-min ant colony algorithm, then use this improved ant colony algorithm to estimate the scope of RBF network parameters. According to the amount of pheromone of discrete points, the authors obtained from the interval of network parameters, ants optimize network parameters. Finally, local spatial expansion is introduced to get further optimization of the network. Therefore, we obtain a better time efficiency and solution efficiency optimization model called hybrid improved max-min ant system (HI-MMAS). Simulation experiments, using these theory to predict the gas emission from the working face, show that the proposed method have high prediction feasibility and it is an effective method to predict gas emission.     

蚁群优化算法基本原理及其应用

蚁群优化算法是一种快速元启发式优化算法.该算法是受到真实的蚁群行为的启发而提出的.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法想结合,具有较强的鲁棒性.先介绍蚁群算法基,本原理,然后介绍蚁群算法在各领域的发展应用,最后讨论蚁群算法的可能拓展领域.     

Optimization design of drilling string by screw coal miner based on ant colony algorithm

It took that the weight minimum and drive efficiency maximal were as double optimizing target, the optimization model had built the drilling string, and the optimization solution was used of the ant colony algorithm to find in progress. Adopted a two-layer search of the continuous space ant colony algorithm with overlapping or variation global ant search operation strategy and conjugated gradient partial ant search operation strategy. The experiment indicates that the spiral drill weight reduces 16.77% and transports the efficiency enhance 7.05% through the optimization design, the ant colony algorithm application on the spiral drill optimized design has provided the basis for the system research screw coal mine machine. Supported by the Liaoning Technical University Outstanding Youth Science Foundation(jx09-10)     

蚁群算法在矿井通风系统优化设计中的应用

从本质上讲，矿井通风系统优化设计是一个复杂的组合优化问题，而蚁群算法是近来发展起来的一种针对复杂组合优化问题求解的较理想的方法。因此，考虑到通风系统优化的本质，采用蚁群算法进行了矿井通风系统优化设计的研究，把通风系统优化设计作为蚂蚁路径优化问题处理，提出了一种新颖的通风系统优化方法。最后，采用某矿山通风系统优化的实例验证了蚁群算法的应用效果，结果表明，该方法可以较好的解决这类复杂的优化问题，具有较好的应用前景。