基于改进蚁群算法的高速公路协同救援路径规划

针对高速公路多点协同救援路径规划问题,文章综合考虑路段行驶时间和路径安全性两个优化目标,设计路径评价函数.根据高速公路救援的特点,引入"助手结点"的概念来设置信息素初始浓度;引入搜索角、结点直线距离和安全因素设计了启发函数;使用随机选择机制来优化状态转移规则;最后引入奖励机制设计了信息素更新规则,通过这四个方面改进了蚁群算法.在此基础上,建立多点协同救援模型,采用表上作业法确定救援车辆派遣方案.仿真实验结果表明,改进的蚁群算法和原始的蚁群算法相比,不但收敛速度更快,而且优化了全局最优解.改进的蚁群算法与表上作业法的结合,实现了多救援点协同救援的路径规划功能.     

煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。     

基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划

为了解决救援车辆路途时间过长导致钻井事故应急救援不及时的问题, 提出一种基于改进蚁群算法的钻井救援车辆路径规划方法. 首先针对基本蚁群算法易陷入局部最优, 且在求解转移概率时仅依据信息素含量和路径长度, 未考虑实际路网中影响道路通行的外界因素等不足, 通过引入路径权重因子和改进路径选择策略, 对基本蚁群算法进行了改进; 然后利用改进的蚁群算法, 以用时最少为目标建立了救援车辆路径规划模型; 最后进行了救援车路径规划仿真实验和实际应用测试, 结果表明本文提出的方法可以合理规划出一条全局最优的救援路径, 能有效地解决钻井救援车辆路径规划问题.     

基于改进蚁群算法的城市内涝救援路径优化

城市内涝灾害发生时,科学调配救援资源能够有效提升城市应急救援的效率,最大限度降低灾害损失。针对城市线路受到地形、路况、内涝积水等因素影响的情况,引入连通系数和畅通系数,从而更好反映城市线路及灾情实际。鉴于蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过随机选择受灾点、引入信息素更新策略改进了蚁群算法,并应用其对内涝救援路径优化模型进行求解。实证分析表明改进蚁群算法对城市内涝救援路径优化具有较好的求解效果。     

城市交通网络中救援车辆路径优化研究

道路中断、可靠性差等路径选择问题从根本上影响了救援工作的效率,针对这一现状,设计了基于MATLAB的应急救援车辆最优路径模型.依托城市交通路网的数据,通过层次分析法确定影响应急救援的因素,利用MATLAB蚁群算法结合ArcGIS平台构建城市路网要素,定位应急设施及求解应急救援车辆路径优化结果.通过实例分析改变要素信息时...     

基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略

栅格中的节点调度路径规划问题一向是信息栅格中的关键需要解决的技术。针对基本蚁群算法在复杂的栅格资源调度中容易出现停滞现象这一缺陷,对基本蚁群算法进行改进,提出了一种基于IC度优化的蚁群多级路径优化策略,该策略根据优化过程中平均信息素分布度,增强全局（或局部）最优解和全局（或局部）次优解的路径上的信息量浓度,从而有效地克服了传统蚁群算法中容易陷入局部最优解的问题。实验证明,基于IC度优化的蚁群多级路径优策略比传统蚁群优化策略具有更好的搜索全局最优解的能力,特别对于路径搜索问题,其收敛性较传统蚁群算法有明显提高。     

基于改进蚁群算法的自动化立体仓库路径优化研究

目前,自动化立体仓库广泛应用于物流行业。为了提高仓库中货物的存取效率,可采用蚁群算法解决堆垛机路径优化问题。针对传统蚁群算法中易得到局部最优解的缺陷,笔者采用改进的蚁群算法,引入信息素调整因子,改变路径中各节点上的信息素浓度,减少局部最优现象。仿真实验结果表明,改进的蚁群算法能较好解决路径优化问题。     

基于改进蚁群算法的物流运输最优路径优化模型构建

为在复杂交通环境中快速准确求解物流运输最优路径,本文基于改进蚁群算法构建了物流运输最优路径优化模型.通过仿真分析,结果表明相比遗传算法与传统蚁群算法,基于改进蚁群算法的物流运输最优路径长度均值明显较小,表明改进蚁群算法获得了相对更优的物流运输路径,加快了物流运输速度,减少了物流运输时间与成本,实际效益更为突出;且迭代次数明显较少,不仅加快了物流运输最优路径问题求解效率,还实现了大规模物流运输最优路径优化模型问题求解,实践应用范围广泛.     

基于信息融合的分布式多维自适应蚁群优化算法研究

通过参数优化、与其他优化算法融合等手段对蚁群算法进行改进,能有效地提高蚁群算法的全局寻优能力,改善其收敛性能。随着搜索路径多维,以及复杂分布式系统蚂蚁迭代次数的增加,蚁群动态多样性逐渐消失,容易陷入局部最优。通过对蚁群算法存在的问题进行分析,设计了多维系统各子蚁群时间同步方案以及信息融合时间窗口开启策略;针对影响蚁群算法的主要参数,提出动态认知的参数自适应调整改进算法,实现算法初期路径选择的多样性、成熟后可提高算法的寻优效率。以解决TSP问题为例,对启发式因子、信息素挥发因子等主要参数对蚁群最优路径影响进行仿真分析。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对传统蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于组合优化和起始目标导引函数的改进型蚁群算法.为备选结点引入优先级,采用状态转移概率和优先级的组合优化方法平衡各路径信息,避免陷入局部最优.搜索过程引入起始目标导引函数.优先搜索距起点远而距目标点近的结点.仿真结果表明,所提出的改进蚁群算法能够在较短时间内找到全局最优路径,显著提高移动式机器人的路径规划性能.