混合蚁群算法在水库群优化调度中的应用

针对梯级水库群优化调度问题的特点,建立蚁群算法求解多阶段最优化问题数学模型.把水库的运行策略转换为水库水位变化序列,通过一定的编码形式分别将其表示人工蚂蚁的路径.人工蚂蚁在满足一定的约束条件下,按预定的目标函数评价其优劣.针对蚁群算法在优化过程中出现搜索时间较长和早熟停滞现象,提出了具有变异特征混合局部优化算法的蚁群系统(MSA-ACS).然后将MSA-ACS和蚁群系统(ACS)分别用于求解雅砻江梯级优化调度问题,通过对优化结果和计算时间的对比分析,验证了改进方法的有效性.该改进方法获得了比较满意的解,不仅能提高蚁群算法的收敛性能,还能增强解的稳定性.     

蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法.通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型.     

改进蚁群算法及其在永磁同步电机设计中的应用

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，该算法通过模拟蚂蚁觅食的方式，使一定数量的蚂蚁在解空间内进行随机搜索，对路径上蚂蚁释放的信息素进行更新，按照转移概率决定前进的方向，最后收敛于全局最优解.对蚁群算法的模型进行了改进以提高其全局寻优速度，用国际标准函数对改进算法进行验证，并对一台15 kW的永磁同步电机进行优化，取得了满意的优化结果，为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法.     

蚁群算法解决连续优化问题的新途径

为了克服蚁群算法难以直接处理连续优化问题的缺陷,在保持蚁群算法基本框架的基础上,将传统蚁群算法中蚂蚁由解分量的信息素和启发式的乘积值按比例来决定取值概率的方式,改为根据连续的概率分布函数来取值.并将函数在各个维上的极值点方向作为蚂蚁搜索的启发式信息.在标准测试函数上的试验结果显示,该算法不但具有较快的收敛速度,而且能够有效地提高解的精确性,增强了算法的稳定性.     

基于自适应参数混合蚁群算法的双资源约束作业车间调度

文章针对以生产成本最小为目标,考虑差异性工人的双资源约束作业车间调度问题,提出参数按算法迭代结果自适应调整,基于蚂蚁流量自适应控制路径选择的混合蚁群算法,在算法前期扩大解搜索空间,后期加快算法收敛,实现算法性能的分阶段性能优化。通过对仿真实验结果的分析,该混合蚁群算法能有效求解双资源约束车间调度问题,且能够在保证得到较优调度结果的同时,具备优秀的收敛性能。     

基于智能混合算法的车辆配送路径优化

为提高车辆配送效率,节约配送成本,建立了以配送路径和成本综合最优为目标的车辆配送路径问题数学模型.设计并实现了一种智能混合算法,首先利用具有自适应交叉率和变异率的改进遗传算法生成全局较优解,再将较优解转换为初始信息素进行蚁群算法,并结合2-opt算法对解进一步迭代优化,最终获得了车辆最优配送路径.实验结果表明,该算法优化后的目标值比蚁群算法减少了15.0%,比遗传算法减少了10.4%,验证了该算法的有效性和优越性.     

一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法

为了快速、准确地获得多峰函数的全局峰值以及局部峰值,在给出Henon混沌映射技术的基础上,提出了一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法.该方法将复杂函数的数值解所构成的数字字符转化为蚁群搜索路径上的城市分布网,并构建同函数变量个数相同的蚁群进行全局搜索求解,采用混沌映射技术自适应更新蚁群优化路径上的信息素量.采用低维及高维Benchmark测试函数验证该优化方法的求解性能,并同引力搜索算法以及其他文献方法作求解对比.通过对比可知,该方法在低维多峰函数优化时,其搜索效率均2倍高于其他文献方法.对于维数高于5维的高维函数,该方法的优化效率同其他文献方法基本相同,但在获得全局解及局部解的能力以及所求解的精度均远高于其他文献方法.     

多配送中心车辆路径安排问题混合蚁群算法

经典蚁群算法不能直接用于求解多配送中心车辆路径安排问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP),为了解决这一问题,设计了蚂蚁转移策略和可行解构造方法.蚂蚁转移时,先为蚂蚁指定暂时配送中心,在转移过程中当遇到配送中心时,再确定永久配送中心.蚁群构造路径结束后,在满足车辆数和容量限制的条件下,随机选择优化后的若干只蚂蚁遍历路径,基于"节约最小"、"增加最小"和"就近插入"的原则,删除重复需求点并插入缺少的需求点,使之成为可行解.为了提高算法的性能,引入了K邻域规则限制蚂蚁的转移目标,使用2-Opt方法优化蚁群遍历路径和可行解,并设计了信息素更新方法.对标准测试数据集的测试表明,算法有效求解了MDVRP.     

地球物理资料非线性反演方法讲座（九）蚁群算法

蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点。蚁群算法的机理是：生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为。当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度。为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法。通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型。     

带运力限制车辆路径问题的简易蚁群算法实现

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,根据带运力限制车辆路径问题的实际应用条件,提出一种较为简易的求解带运力限制车辆路径问题的蚁群算法,并对其中的信息素更新策略进行了分析,对蚁群中的精英蚂蚁(搜索出最优解的蚂蚁个体)所经过路径的信息素进行加强,提高了算法的全局收敛性能和收敛速度,允许蚂蚁在搜索的最初阶段有较大的自由以扩大最优解的寻找空间,提出改进蚁群算法.实验结果表明,该方法能在较短的时间内达到已知最优解的1.5%误差范围.     

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.     

一种改进蚁群算法在配电网络规划中的应用

在基本蚁群算法的基础上,将蚂蚁经过路径上各路段的次数与信息素更新机制相关联,改进了信息素更新方式,旨在提高蚁群算法的寻优能力和收敛到最优解的速度。将改进算法应用于只考虑过负荷约束和网络辐射型约束、以网络年综合费用和过负荷惩罚费用之和最小为目标函数的配电网规划问题中。通过一个10 kV配电网络规划问题的算例验证表明,改进算法在寻优能力和收敛速度方面均有所提高。     

基于蚁群优化算法的TSP问题求解

蚁群优化算法是受蚂蚁觅食的通行机制的启发而提出的一种群集智能算法．介绍了蚁群优化算法的基本原理,在此基础上实现了蚁群优化算法,应用到TSP问题求解中,并根据启发函数、信息素进行算法性能优化,提高了算法的收敛速度．实验结果表明蚁群算法具有极强的鲁棒性和求最优解的能力,取到了很好的效果．     

基于多蚁型的蚁群聚类算法

本文提出了一种多蚁型的蚁群模型和在此模型上的一个具有移动空间的蚁群聚类算法。每个类簇都带有一个移动空间,使同类的蚂蚁紧密地聚在一起。移动空间为每个类簇选出一个代表蚂蚁用来长距离的类簇移动。代表蚂蚁通过连接将类簇中不相似的大量数据移动到与其相似的代表蚂蚁处,减少了蚂蚁的搜索时间,提高聚类性能。针对UCI数据集进行实验,结果表明新算法提高了聚类效果。     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于蚁群聚类和裁剪方法的RBF神经网络优化算法

提出了一种基于蚁群聚类算法和裁剪方法的RBF神经网络优化算法。利用蚁群算法的并行寻优特征和一种自适应调整挥发系数的方法,提出一种新的聚类算法来确定RBF神经网络中基函数的位置;通过一种裁减的方法,除去对整个网络的输出贡献不是很重要的隐层单元来约简隐含层的神经元,以达到简化RBF神经网络结构的目的。对非线性函数进行逼近仿真,结果表明:优化算法有比较好的优化效果,而且,优化后的RBF神经网络的结构小,RBFNN的泛化能力得到了提高。     

基于多操作规程和原则的操纵器排列优化

为了解决操纵器排列中采用经验法存在的排列依据难以追溯、排列结果因人而异的问题,提出了基于蚁群算法的操纵器排列优化方法.依据蚂蚁觅食现象提出的蚁群算法可优化操纵器的排列,使操纵员手的总移动距离最短.研究中以操纵器的重要性、使用频率、操作次序以及相关性工效学排列原则作为蚁群算法的启发信息,以不同规程下操纵员手的移动总距离作为目标函数,建立了基于蚁群算法的操纵器排列优化数学模型,并进行了实例研究,得到了确定的排列结果.研究表明,该方法的排列依据科学,排列过程可追溯,排列结果最优.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

基于蚁群算法的硬币识别研究

蚁群算法具有离散性、并行性、正反馈性和鲁棒性,是目前较为先进的优化算法.利用蚁群算法的聚类能力,提出一种硬币识别新方法.根据硬币图像的特点,确定了6个有效的图像纹理特征函数,通过对硬币图像的特征函数值进行蚁群聚类,可有效实现各类硬币图像的识别.实验结果表明,该算法用于硬币识别可达到100%的识别率,并且识别时间较短,是一种有效的硬币识别方法.