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。     

基于蚁群算法的煤矿运输车辆调度应用研究

现代物流运输煤矿运输车辆调度过程复杂多变,蚁群算法是一种新型的启发式搜索算法,可以很好地解决这一问题。传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,因此,通过对基本蚁群算法中的选择策略和信息素的改进,提出一种新的蚁群算法,克服传统蚁群算法的缺陷。将它用于求解煤矿运输车辆调度问题,仿真实验证明了改进算法的有效性和可行性。     

煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

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。     

蚁群算法在煤矿电力线载波通信网中的应用研究

从提高煤矿低压电力线载波通信的可靠性角度出发,探讨了低压电力线载波动态路由问题,将一种新的改进动态路由算法应用于低压电力线载波通信。该方法从局部更新规则和全局更新规则两方面对基本蚁群算法进行改进,引入了局部最差路径和全局最差路径概念,提高了动态路由搜索的准确度和效率。为扩大煤矿电力线载波通信的通信范围提供了一种非常有效的动态路由方法。     

改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究

研究煤炭配送路径问题,提高运输质量。针对传统物流方法在配送路径规划中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致效率低等问题。为了提高煤炭运输配送效率,提出一种改进蚁群算法的配送路径优化方法。该方法建立了基于蚁群算法的配送路径模型,通过改进基本蚁群算法中节点访问策略和自适应挥发系数的更新规则,使蚁群搜索有效地避免陷入局部最优,加快了收敛。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,提高了算法效率,能有效解决煤炭运输问题。     

改进蚁群算法及其在煤炭运输中的应用

针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长和陷入局部最优的不足,提出了一种动态自适应的蚁群算法(DSACO),在算法DSACO中改进了算法的重要参数,当算法疑似陷入局部最优时,通过自适应调整参数来提高全局最优解的求解质量和信息量强度;最后在煤炭运输问题上进行实验仿真,结果表明,DSACO算法与基本蚁群算法相比较,加快了收敛速度,提高了全局寻优能力。     

多态蚁群算法在煤矿机械中的研究及其应用

介绍了多态蚁群算法的理论依据以及发展,新型的多态蚁群算法是根据蚁群算法的初始原理,在算法得到成功地演算的时候,将在压缩的圆柱形的螺旋进行优化设计,然后在多态蚊群算法能够实行的前提下,来帮助在程式上很复杂的机械设计程序创造出全新的运作模式。     

蚁群算法在原料矿粉混匀优化中的应用

建立了钢铁原料矿粉混匀数学模型,采用MATLAB语言,分别用蚁群算法和改进型算法编制仿真计算程序,对原料矿混匀配比进行了优化计算。仿真结果表明,改进型蚁群算法比基本型算法的寻优能力强,而且优化计算结果可以直接用于生产,为钢铁原料矿粉混匀优化提供了定量依据。蚁群算法为钢铁原料矿粉混匀配料问题的优化求解提供了新的思路。     

混合蚁群优化算法应用研究

结合粒子群算法的思想,提出用混合蚁群算法。其核心是应用粒子群算法对蚁群算法的3个控制参数(β,ρ,q0)进行优化,以及运用蚁群系统算法(ACS)寻找最短路径。新算法克服了参数选择对算法性能的影响,具体很强的全局搜索能力。新算法改进了传统蚁群算法的性能,取得了非常好的效果。     

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.     

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。     

基于文化算法的煤矿运输地面车辆调度问题研究

根据目前煤矿地面运输中的车辆调度问题:多辆车往返于各个煤炭供应点之间,如果调度不当,就会大大增加了总体成本。本文以最短运输路径为目标,结合高效的多目标优化文化算法来解决此类问题,详细介绍了文化算法的原理以及与煤矿运输车辆调度问题结合的算法流程,经过实例仿真,仿真结果快速收敛,证明了本文方法的有效性,同时验证了文化算法的快速收敛性。     

蚁群算法及其聚类应用

首先介绍了蚁群算法及其改进;然后在聚类分析概念基础上。综合国内外研究与实践,阐述了蚁群算法的聚类应用,重点阐述了蚁群算法用于聚类的原理,蚁群聚类的算法研究、机器人、图像和网站访问客户信息等应用。最后,给出蚁群算法在聚类研究和应用的可能方向。     

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。     

蚁群算法在井下搜救机器人控制中的应用

通过对蚁群算法原理的分析及机器人路径规划的研究,在MMAS的基础上,引入节点活跃度的蚁群算法,对基于栅格法的机器人路径搜索收敛性进行了数值模拟研究,结果表明,在改进的蚁群算法控制下,收敛速度较快且全局稳定性较高。完成了机器人分级控制系统的硬件设计与软件设计,通过实验测试,验证了控制系统在复杂环境下的高效寻迹能力。     

基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,计算周期长,易死锁等问题,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法。通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效地避免陷入局部最优,使得算法在收敛速度和执行效率上得到有效提高。     

基于蚁群算法的矿井应急救援最短路径研究

最短路径是煤矿应急救援中的一个重要问题。文章应用蚁群算法和MATLAB软件,对国内某矿局部巷道的应急救援最短路径进行实际实验,求解出救援最短路径,为救援提供理论支撑与实际执行路线。     

蚁群神经网络在煤矿安全评价中的应用

煤矿安全评价是预防和控制煤矿灾害事故的重要内容。将蚁群算法和神经网络结合起来,用蚁群算法来训练神经网络的权值,建立了基于蚁群算法的神经网络安全评价模型,并将其应用于煤矿安全评价。经实践证明,该模型具有神经网络广泛映射能力和全局收敛的性能。     

蚁群算法在煤炭调运分配中的应用研究

为了提高煤炭调运的效率及节省运输成本,采用蚁群算法来完成煤炭调运分配的路径规划,文章首先对我国煤炭资源地理分配不均及城市需求各有差异等实际情况进行了说明,接着详述蚁群算法基本原理,最后进行煤炭调运实例仿真,实验结果表明,采用蚁群算法求得最优解,收敛快,效率高,而且能够方便实现路径规划。实验证明,蚁群算法运用于煤炭调运分配具有一定的优势,有较高的研究价值。