蚁群算法基于网格化分策略的连续域改进分析

空间函数优化是蚁群算法中常遇到的问题,针对这一问题基于网格划分策略提出了一种改进方式。该算法通过利用特殊的信息更新策略,使得信息素在更新时无需使用具体的目标函数值,在这种状态下目标函数差异化就不会令结果出现问题,既不会带来不利影响。并且在计算中网格点可以直接将信息素作为转移概率使用。     

时间窗下的改进蚁群算法在旅游路线规划研究

当今,大部分人们会选择旅游进行生活娱乐,而如何规划出更好的旅游路线,对提高旅游人群的出行体验有着极大的影响。通过对蚁群算法中启发式函数的改良,变异搜索操作和随机因子及时间窗约束策略的引入,优化蚁群算法对景区的搜索,使得规划出的旅游路线更贴合实际情况。仿真结果表明,该方法具有良好的实用性和有效性。     

蚁群算法在应急救援路径中的应用及优化

建立了地震灾害应急模型并将优化后的蚁群算法应用其中.根据蚁群算法的全局迭代最优和局部更新原则,实现了Java原型系统.仿真结果表明,该蚁群算法能够很好地防止算法陷入局部最优,并能最终找到全局最优解,可用于在自然灾害时尽快寻找到应急救援路径.     

基于改进蚁群算法的旅游路线优化

蚁群算法是按照邻近节点路径最短的原理选取下一个节点,因此在全局路径中不一定是最优选择.针对这一缺点,文中采用两步节点最短路径策略选取下一个节点的方法,对蚁群算法路径选择进行改进,并对禁忌表中节点顺序进行调整.然后采用TSPLIB中的Benchmark31、Att48、kroA100、Pr136、tsp225问题,对旅游路线进行优化和仿真,所得改进蚁群算法比基本蚁群算法搜寻结果更优.将Att48、Eil51问题运行结果与其他算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法得到了较优路径.     

蚁群算法在旅游交通线路中的应用

外出旅游已经成为人们生活的时尚。选择合适的旅游交通线路,不仅可以节约交通时间,提高交通质量,而且可以节省交通成本。蚁群算法是一种源于生物世界的新的仿生类算法,成功地运用于实际问题。使用蚁群算法对旅游线路进行优化,并最终利用蚁群算法对自制的北京重要旅游景点eil53.tsp做优化测试,得出北京一日游的优化旅游线路。     

蚁群算法在板式家具生产调度中的应用

总结基于不同生产调度类型的蚁群算法的应用现状与发展趋势,针对如何实现家具企业资源合理配置,有效解决生产调度管理问题,采用蚁群算法对家具企业生产调度过程进行研究,将蚁群觅食过程与家具零件加工分批和调度过程进行对应,建立算法模型,以产品完工时间最小为目标,最后制定出基本算法的步骤,对于家具企业生产调度研究具有重要指导作用。     

改进蚁群算法在盘磨进退刀控制中的应用

在制浆过程中,盘磨进退刀控制直接影响着纸浆的质量。PID控制算法因其结构简单、易实现等优点而被广泛应用于造纸工业中。然而,PID参数不易整定且易产生超调和震荡,这会导致在盘磨进退刀控制中出现碰刀问题,使盘磨磨片遭到磨损,进而影响纸浆正常生产。本课题在基本蚁群算法基础上提出了一种改进蚁群算法并将其用于PID参数整定。MATLAB仿真结果表明,该方法可以快速、准确地找到最佳的PID固定参数,解决了传统PID整定方法过分依赖人工经验、耗时长等问题。     

蚁群算法在婴儿营养米粉配方中的应用

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用该算法对婴儿营养米粉配方优化设计模型进行了优化计算,优化计算结果表明,基于蚁群算法的优化计算切实可行,为类似的食品配料优化计算提供了新的思路和方法。     

蚁群算法在无线传感器网络能量均衡中的应用

针对无线传感器网络的节点能量消耗不均衡，避免部分节点过早死亡而引起整个网络死亡的问题，提出一种改进后的蚁群算法，算法能有效的帮助源节点选择合适的下一跳节点，建立其高效路由，从而改进了能耗不均衡现象，延长网络寿命。     

基于改进蚁群算法的Flexsim衬衣流水线仿真优化

针对服装流水线存在作业负荷不均、加工周期长,传统编排优化方式对其生产效率提升程度有限的问题,围绕在制品传递时间和传递路径2个因素,以工厂男衬衣流水线为例,利用改进蚁群算法和Flexsim软件对流水线进行优化与虚拟仿真研究.首先对流水线进行拆组优化,编制效率由原来的54.07％升至75.95％.瓶颈工序的耗时降低,但流水...     

基于蚁群算法的高大平房仓装仓工艺研究

为了解决目前高大平房仓机械化粮食入库存在的装仓机移动困难、装仓效率低、装仓量不高的难题,提供了一种适用于高大平房仓的机械化装仓工艺。通过在中储粮直属库实地调研,分析了装仓工艺优化的相关参数,考虑装仓体积、粮面平整度和仓内作业工位数提出了装仓工艺的多目标优化数学模型,基于蚁群算法确定了装仓工艺的优化算法流程及其相关参数,最后针对30×24 m^2高大平房仓,利用MATLAB编程进行装仓工艺仿真,得到了采用移动式装仓机的最优装仓工艺,仿真结果表明该工艺符合人工装仓习惯,装仓量、粮面平整度与利用该工艺的实际装仓结果基本相同,减少了装仓工位数和装仓机搬动次数,有利于提高作业效率和减少人工劳动强度。     

基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法(ant li-on optimization with Levy flight and Cauchy mutation,...     

基于改进门字形轨迹的番茄生产线DELTA分选机器人轨迹规划

目的：解决现有番茄加工生产线DELTA机器人在番茄分选过程中存在的效率低和运动稳定性差等问题。方法：在对DELTA机器人分选系统进行分析的基础上,将回旋线优化的门字形轨迹用于DELTA机器人轨迹规划。利用回旋线替换门字形轨迹的直角部分,建立以时间最优为目标的优化模型,通过改进的蚁群优化算法求解优化后门字形轨迹参数。通过试验对其性能进行分析。结果：所提方法相比于门字形轨迹和文献[20]方法具有更优的平均分选时间和分选成功率,平均分选时间分别降低了11.61%和1.63%,分选成功率提高了2.05%和0.56%。结论：所提规划方法有效提高了DELTA机器人分选精度和效率。     

基于人工蜂群算法的高速变螺距分件供送螺杆优化设计

高速变螺距分件供送螺杆是包装机械中供送系统的重要基础构件,是整个设备的咽喉。研究提出用人工蜂群算法优化螺杆结构参数,高速变螺距分件供送螺杆优化模型以螺杆螺旋线总长最小为优化目标,以螺旋线最大圈数为设计变量,以供送过程中螺杆对包装容器保持有阻挡作用,以及加速度的最大变化率小于预定值为约束条件。结果表明,经过人工蜂群算法优化后获得的最优螺旋线最大圈数能有效减小高速变螺距分件供送螺杆的长度,为高速变螺距分件供送螺杆参数的合理选取提供了依据。     

基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径优化

目的 提出一种基于离散型麻雀搜索算法的食品抽检路径高效优化方法.方法 通过对抽检点编码,不同编码间路径计算及优化,构建离散型麻雀搜索算法并与其他已知算法进行比较与验证.结果 本研究构建的离散型麻雀搜索算法,对于Burma14、Bays29、Oliver30和Att48等实例,本算法都可以求得已知最优解.对于Kioa10...     

基于蜂群算法的作业车间调度优化

基于蜂群的自组织自适应特征,构造了作业车间调度算法:摇尾舞算法和觅食算法.该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现作业车间的动态调度,利用群体智能技术解决作业车间生产调度问题.仿真结果表明:该算法性能与蚁群算法相当,但离禁忌算法还有差距;该方法还能够起到优化调度的作用.     

基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

目的:优化多工位食品拣取机器人路径.方法:提出了 一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型.利用密度峰值聚类算法...     

基于扰动因子的准则函数下的聚类算法

针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.