基于蚁群算法的测试集优化

电路集成度和复杂度的不断增加使电路故障诊断变得愈加困难.其中,测试集优化问题是电路故障诊断的关键问题之一.本文以新颖的蚁群算法为基础,较好地解决了测试集的优化问题,并通过实验证明了该算法的良好性能.     

基于连续空间优化的蚁群算法

通过对蚁群算法基本理论的研究,从经典的蚁群算法模型中,抽象出解决问题的一般方法,提出了在连续空间优化问题中蚁群算法的模型,在算法中加入了自适应策略用以提高算法的性能,并通过实例分析了连续空间优化问题中蚁群算法的性能,通过仿真实验证明了算法的可行性与实用性。     

多传感器优化分配问题蚁群算法求解

考虑目标优先级在检测、跟踪和分类等多传感器管理问题中的影响,结合目标识别和威胁度判断所产生的信息增益,构造了新的目标函数.通过分析当前多传感器目标优化分配中存在问题,建立了多传感器目标优化分配问题蚁群算法的模型,实例仿真证明了该方法的可行性.     

基于蚁群算法的PCB孔群加工路径优化

为解决云计算技术以及5G网络技术对印制电路板带来的加工工艺问题,有效提升PCB的生产效率、降低加工时间与成本,文中通过蚁群算法优化了电路板孔群加工路径,有力地节省了生产时间;而且通过算法优化仿真实验描述了设计流程与步骤。实验结果证明,蚁群算法能够有效优化孔群加工路径,减少无效的加工路线,降低生产时间与成本。     

基于蚁群优化的地磁场匹配改进算法

针对现有地磁场匹配算法对载体沿直线前进假设的不足,提出可适用于非直线形路径的地磁场匹配改进方法。将匹配定位视作多级优化问题,采用多级蚁群优化算法。在运算的每一级利用距离度量,路径序列比对采用相似性度量的方式,实现蚁群算法的两重适应度函数计算,并通过实验仿真讨论了权值参数与测量序列长度对路径匹配结果的影响。仿真结果表明,该方法可以仅利用磁测数据,以适当的计算量,有效实现任意形状路径的匹配。     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究

蚁群算法具有十分广阔的应用前景,但蚁群算法在求解路径优化问题中存在收敛速度慢、易陷于局部最优路径等缺点。文章通过改进传统的蚁群算法,使蚁群算法求最优解的性能显著提升,大幅提高了物流配送的效率。     

基于全局单位化的连续函数优化的改进蚁群算法

提出了一种基于空间全局单位化的解决连续空问优化问题的改进蚁群算法.该算法首先通过单位映射将优化空间映射到单位空间,然后蚂蚁在各变量的每个位数上在0到9十个数字中进行选择,以此来模拟蚁群觅食的过程,并阐述了此改进蚁群算法的主要改进操作.通过实例测试表明,改进蚁群算法具有较好的寻优能力.     

基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度研究

水是生命之源,也是生产的重要根本,环境生态的基础配备,在近几年的经济发展和国家建设中,针对水力发电的策略也有了相关的技术人员安排,有效的推进可再生能源发电的合理性和完备性,提升电力系统运行状态的综合性和灵活性,促进该种发电形式的有效开展.本文就基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度研究进行分析和归纳.     

蚁群优化算法的收敛性分析与研究

蚁群算法本身存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的缺陷,针对该缺陷提出一些改进的蚁群优化算法。主要讨论蚁群优化算法的收敛性理论及应用,得出蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的性能好于蚂蚁系统,而且最大最小蚂蚁系统的性能最好,蚁群系统和最大最小蚂蚁系统是值收敛的,一种特殊的ACOgs,ρ(θ)算法是解收敛的。     

基于蚁群算法的通信光缆线路优化规划研究

通信光缆线路在进行规划时,包含多个目标,因此,优化规划的复杂性非常高,属于非线性组合优化问题,蚂蚁算法是一种通用启发式的算法,是近年来出现的新型算法,对于组合优化问题能够比较好的求解.在本文中,首先阐述了蚁群算法的优点,接着在蚁群算法的基础上对通信光缆线路优化规划进行研究,目的在于提升通信光缆线路建设的科学性及经济性.     

基于蚁群优化算法的路由协议的研究

生物仿真学群集算法在路由中有广泛的的应用,为了充分利用网络资源,降低拥塞程度,提出了一种基于蚁群优化算法的Ad Hoc网络负载均衡路由算法Pro-antnet,通过对蚂蚁收集到的网络信息所对应的参数赋予不同加权值的方法对路由表进行控制,有效地缓解了网络的拥塞问题。该算法具有良好的分布式特性,能为网络提供多条备用路径,增强网络的抗毁性。     

基于蚁群算法的面向服务软件的部署优化方法

面向服务软件的部署优化问题是典型的NP难题.本文构建了基于性能改善的软件部署优化模型,设计了一种蚁群优化算法ACO-DO进行近似最优解的快速求解.该算法通过设计基于部署优化问题的启发式、改进部署方案的构建顺序、增加局部搜索过程实现蚁群算法求解效率的提升.通过不同规模的实例实验,验证了ACO-DO算法能够取得比现有的混合整数线性规划算法、蚁群算法和遗传算法更好的性能.     

一种改进的多目标蚁群优化算法

提出了一种改进的多目标优化问题的蚁群算法.算法选择进化算法的定义的时候,种群中一定数量的个体信息来源作为中心的扩散,多个中心点之间有一定的距离;群体中的其他个体按照离源个体最近的距离的原则归属于其中一个信息素扩散源;按照信息素扩散算法,每一信息素扩散源中的个体获得源于中心点的信息素;保留每一代群体中的中心点到下一代种群中,确保了收敛性和维护种群的多样性.最后利用多目标背包问题来测试算法的性能,并与MOA和NSGA-II算法进行了分析比较.结果表明,该搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近效果好,得到传播的多种解决方案,是一个多目标优化问题的解决和有效的方法.     

基于信息素扩散的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的搜索算法,其模拟的是蚁群依赖信息素进行通信而表现出的社会性行为.在基本蚁群算法中,蚂蚁之间协作不足,存在滞后的缺陷.本文在分析这一算法的基础上,提出了一种新的更加忠实了真实蚁群信息系统的蚁群算法.该算法通过建立信息素扩散模型,使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.TSP问题的仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法

 本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

蚁群算法收敛性验证系统的研究与实现

蚁群算法是一种新型的仿生优化算法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式机制、并行性以及正反馈等特点。目前蚁群算法已涉及众多应用领域,在解决复杂优化问题上具有较多优越性。文中深入研究了蚁群算法的性能及机制,分析了参数对算法性能的影响。在理论研究的基础上,实现了蚁群算法的仿真实验;通过Java绘图界面形象完整地展现出整个收敛的过程,验证了蚁群算法的收敛性;通过对参数的调试、组合,得到了最佳的收敛效果。该系统的实现对今后收敛性的研究打下了基础。     

粒子群蚁群融合算法的火灾救援路径研究

为获取最优的救援路径,以提高救援的有效性和实时性,文中提出了一种粒子群蚁群融合算法。该算法在分析影响路径选择因素的基础上,运用模糊数学中的层次分析法评定了道路的权重,建立了消防灭火救援模型;使用粒子群算法快速获取次优解,将此次优解作为蚁群算法的初始信息素增量,并将求解出各段路径权重矩阵引入到优化后的蚁群算法状态转移概率的求解模型中来,再利用这种改进后的状态转移规则,且考虑行车速度时变性的基础上求解出模型的最优解。实验结果表明,该方法可以完成最佳救援路径的规划。     

基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法

蚁群算法具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和天生的并行性等优点,不足之处是需要较长的搜索时间.为了解决其搜索时间过长的问题,文中提出了一种并行实现策略,用OPENMP应用编程接口采用C++语言编程实现,能明显减少搜索所用的时间.给出了一种解决旅行商问题(TSP)的并行蚁群算法,并通过串并算法执行时间的比较,说明并行算法的优越性.     

无线传感器网络自适应蚁群定位算法研究

针对蚁群定位算法可能出现局部最优解而导致定位不准确的问题,提出了无线传感器网络自适应蚁群定位算法。通过将节点估计坐标移动方向离散化,将传感器定位问题转换成离散组合最优问题。定位过程中通过聚度和信息权重对传感器节点估计坐标向各个方向移动的概率进行修正,解决了定位结果收敛于局部最优解的问题。仿真结果表明,自适应蚁群定位算法比传统蚁群定位算法具有更低的定位误差。