装配序列规划的一种改进蚁群算法

在当前的基于蚁群算法的装配／拆卸序列规划研究中，装配／拆卸序列都是在假设整个产品中各个零件处于失重的情况下生成的，没有考虑零件稳定性，导致生成的序列不能完全反映工程情况。针对这个问题，提出了使用扩展支撑矩阵来判断稳定性的思想；对蚁群算法的转移概率表达式、成本函数及信息素更新表达式进行了相应的改进，建立了装配序列规划问题一种改进蚁群算法。实例仿真实验结果表明：改进蚁群算法较之于已有的蚁群算法和遗传算法更为高效，所得到的解更具有工程意义。     

装配序列规划的一种改进蚁群算法

在当前的基于蚁群算法的装配／拆卸序列规划研究中,装配／拆卸序列都是在假设整个产品中 各个零件处于失重的情况下生成的,没有考虑零件稳定性,导致生成的序列不能完全反映工程情况。针 对这个问题,提出了使用扩展支撑矩阵来判断稳定性的思想;对蚁群算法的转移概率表达式、成本函数 及信息素更新表达式进行了相应的改进,建立了装配序列规划问题一种改进蚁群算法。实例仿真实验结 果表明:改进蚁群算法较之于已有的蚁群算法和遗传算法更为高效,所得到的解更具有工程意义。     

基于蚁群算法的改进装配序列规划方法

机械产品的装配序列直接影响到产品质量和成本,装配序列规划是产品设计的重要内容.为快速实现产品装配序列规划,根据零部件间的装配优先关系,提出了一种改进的装配序列规划方法,并基于蚁群算法予以实现.该方法充分考虑装配过程中的几何约束关系,并引入稳定性、装配经验等因素的影响,以稳定性、装配经验、装配工具和方向的改变次数为影响因子构建优化目标评价体系,使所得解更具有实际指导意义.在求解过程中,根据几何约束关系运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,提高了搜索效率;考虑稳定性因素的影响改进了蚁群的状态转移规则,同时引入局部-全局信息素更新规则,保证了蚁群获得最优或近优解.最后,通过实例研究验证了算法的可行性和高效性.     

基于蚁群算法的序列比对方法

本文综述了蚁群算法应用于序列比对的基本思想和主要方法,为研究新算法核心模型的提出提供理论依据。     

基于改进蚁群算法的航路规划优化方法

航路规划优化是作战任务规划和作战筹划的重要内容之一，也是军事运筹研究的热点问题。在对兵力航路规划优化问题分析的基础上，提出了基于改进蚁群算法的兵力航路规划优化方法。仿真结果表明，改进蚁群算法有效快速收敛到较满意的结果，可以为兵力航路规划优化问题的深入研究提供一定的借鉴和参考。     

基于移动agent的改进蚁群算法

路由算法的性能直接决定网络的效率及可用性，基于移动agent的路由算法可以有效地降低网络负载，较好地适应异构环境。首先介绍了建立分布式自适应路由系统的必要性，提出了用移动agent解决路由问题，讨论了改进的蚁群算法，并对今后探讨基于移动agent的分布式路由算法问题给出了进一步的工作设想。     

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization, IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search, LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法,以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。首先对无人机三维航路规划模型进行分析,在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号,并改进节点选择方法,以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划,仿真结果表明本文方法是有效的。     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法

目前路径优化方法忽略了客户时间窗约束产生的惩罚成本,导致惩罚成本过高,无法得到最优配送路径,因此,提出基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法.结合遗传算法完成对蚁群算法的改进,对物流配送车辆路径问题进行建模,得到路径规划问题的目标函数,并根据配送过程的实际情况和具体要求设定目标函数的约定条件,计算固定成本和变动成本...     

基于蚁群算法的变风量空调控制的仿真

针对VAV空调系统中PID参数优化困难的问题,在变风量(VAV)空调系统房间数学模型的基础上,提出了基于蚁群算法PID控制策略,并将常规PID控制策略和基于蚁群算法的PID控制策略在MATLAB/Simulink仿真环境中进行数字仿真对比.结果表明,基于蚁群算法PID控制策略可使系统动态特性得到较大改善.     

基于蚁群算法的装配序列生成策略

用有向图模型描述零件之间的优先关系,构建了装配关系矩阵.基于该矩阵,将蚁群算法用于生成可行、优化的装配序列,并对算法进行了改造:设计了满足优先关系的“可行转移范围”,直接在优先关系的指导下构造序列;提出了信息素惩罚蒸发策略,对不可行解进行惩罚,帮助“蚁群”避开无效序列;根据装配序列规划的特点,对信息素的释放策略进行了改进.最后通过实例验证了算法的实用性.     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

基于蚁群算法的三维路径规划大多存在规划速度慢、准确度不高等问题,提出了一种基于改进启发函数和自适应修正挥发系数的蚁群算法,设计了一种新的启发函数,提高了三维路径规划的准确度;提出自适应调整挥发系数,避免搜索陷入局部最优,同时加快了算法收敛速度。最后进行了仿真实验,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法

针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足,本文提出一种自适应变化信息素总量的方式,使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进,增加蚁群搜索的目的性,降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度,验证了算法的有效性和优越性.     

基于蚁群聚类算法的组合算法

基于信息熵的蚁群聚类算法是一种自组织聚类算法,具备健壮性、可视化等特点,并能生成一些新的有意义的聚类模式.基于信息素的K-means算法的K值和初始聚类中心是事先给定的,而往往两者的选择可以直接影响聚类的效果和速度(K-means算法的缺点之一).因此,在基于信息熵的蚁群聚类算法的基础上,结合基于信息素的K-means算法,提出了一种聚类组合算法.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰,以及传统蚁群算法(ACA)易出现的早熟、陷入局部最优等问题,提出一种改进ACA以用于路径规划.首先,在ACA中融入遗传算子,利用交叉与变异操作来扩大解的搜索空间,提升解的全局性.然后,引入简化与平滑操作优化算子,对所寻路径做进一步处理,消除路径中不必要的尖峰,提高其平滑性.栅格环境下的机器人路径规划仿真结果表明,与A*以及传统ACA相比,所提算法能够得到更为平滑的最短路径.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对物流机器人路径寻优问题,提出一种改进的蚁群算法。该方法使用双向搜索的A^*算法预先得出两条路径作为较优解,之后以路径为中心向各个搜索方向扩展成优势区域,以设定的系数提高区域内信息素浓度,最终实现传统蚁群算法的改进。在20 m×20 m的栅格环境内对算法进行仿真试验,结果表明改进的蚁群算法的路径寻优能力更强,可为物流机器人路径规划问题提供一定参考。     

基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划

全局静态地图下,针对蚁群算法规划机器人移动路径时存在计算时间长、搜索效率低,并且得到的优化路径转弯次数过多的问题,提出了一种改进蚁群粒子群算法：首先利用粒子群算法快速得到蚁群算法初始信息素,然后进行蚁群算法路径规划,对得到的路径采用惯性优化,对每个节点进行遍历,当 ２个节点间的路径上无障碍物时,将中间节点删除,转换为优化路径。仿真实验表明,该方法与传统蚁群算法及相关改进算法相比,能有效减少迭代次数、提高搜索效率、减少转弯次数、缩短路径长度,从而提高路径质量。     

基于蚁群算法的HITS改进算法

在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.