基于蚁群算法输电线路检修计划的制定*

为了提高制定输电线路检修计划的工作效率,提出了一种输电线路检修计划模型。该模型为任务量均分的多旅行商问题模型,综合考虑了线路缺陷的严重程度和重要性,在保证线路检修时间始终控制在允许范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标。应用了改进蚁群算法和基本蚁群算法对模型进行仿真比较,结果显示前者求解质量较好,这表明了改进蚁群算法能够改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。     

基于细菌觅食的改进蚁群算法

蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。     

机组检修计划优化模型及改进蚁群算法求解

根据传统发电机组检修计划优化的背景,建立了考虑经济性与技术性的新的检修计划优化模型,并根据蚁群算法收敛速度慢,易于陷入局部最优的缺点,通过模糊控制规则对蚁群算法影响信息素更新方式的两个参数进行动态变换,使其满足在蚁群搜索过程的不同状态下自适应调整,以影响收敛速度和搜索状态,并将改进算法应用到文中提出的机组检修计划优化模型,仿真验证改进算法及模型可取得良好效果.     

输电线路单组检修计划模型及求解

为保证电力系统运行的安全性和可靠性,建立一种基于单组维修输电线路检修计划的时间约束旅行商问题模型。考虑线路重要性,同时保证线路检修时段始终控制在可选范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标,设计出一种新的改进蚁群算法对模型进行求解,以便改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。实验结果表明,应用该算法的模型能够较好地解决输电线路检修计划的制定问题。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法。根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域,提高该区域内初始信息素浓度,避免算法初期盲目搜素;利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径信息素,增强局部搜索能力,加快收敛速度;对全局路径进行寻优,更新全局最优路径信息素。在信息素更新公式中引入信息素增强因子,加强最优路径信息素含量,应用反向学习优化信息素,改进状态选择概率,提高算法寻优能力。实验结果表明,改进后的算法明显提高了收敛速度,同时寻优能力更强。     

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合，可抑制蚁群算法早熟收敛问题，并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集，提高其求解质量和效率；引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。     

基于禁忌搜索与扰动策略的探针部署算法

在采用改进蚁群算法对智能电网探针部署无向图最小点覆盖集求解过程中，由于对相邻顶点的重复计算，导致计算时间增加，使计算结果陷入局部区域求解。基于此，提出一种基于禁忌搜索与扰动策略的探针部署算法。通过结合快速邻域切换以及建立禁忌表增强局部寻优能力并减少计算时间，结合扰动策略扩展集合求解范围，使所求解最小点覆盖结果达全局最优。实验结果表明，相比改进蚁群算法，该算法计算时间更少，寻优能力更强，寻优范围更广。     

求解TSP的改进蚁群算法*

针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。     

基于模拟退火策略的逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中收敛速度慢, 易出现停滞现象等缺点, 提出了一种结合模拟退火策略的改进算法。利用向原始蚁群中引入逆向蚂蚁, 并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目, 来提高算法的适应性。将该算法应用于旅行商问题的求解, 仿真试验结果表明该算法的收敛速度和全局寻优能力都得到很大的改善。     

基于混合行为的自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法求解能力的不足,提出了一种基于混合行为的自适应蚁群算法(HBACA).通过引入具有多行为的混合蚂蚁来扩大解搜索空间,避免早熟和停滞现象;另外在每次迭代过程中具有不同行为的蚂蚁数目可以视具体情况而动态地进行调整,以便在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得一个较好的平衡.实验表明,相比ACS、MMAS算法,改进算法求解TSP问题的性能得到了加强.     

基于改进蚁群算法的贴片机贴装过程优化

为提高贴片机生产效率,对贴片机贴装过程中的元器件拾取贴放顺序进行优化,提出一种改进的蚁群算法。该算法将分散搜索算法中的参考解集引入到cunning蚁群系统中,使其参与到蚁群对解的搜索,从而提高算法的全局搜索能力。实验结果表明,该算法在多数情况下能够搜索到优于传统cunning蚁群系统的解。     

改进蚁群算法的配电网网架优化规划方法

利用改进蚁群算法对配电网络进行规划,将该算法应用到辐射型配电网络中。在己知各配电变电站供电范围的基础上,利用蚁群算法特有的路径寻优功能进行配电网布局,并处理蚂蚁留下的信息素,以方便地求得配电网络规划问题的最优或近似最优解。通过具体的算例证明,改进的蚁群算法具有更优的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度。     

基于模拟退火算法的多道逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中易出现停滞现象、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于模拟退火策略的多道逆向蚁群算法。通过向原始蚁群中引入逆向蚂蚁,并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目,来提高算法全局寻优能力。在算法执行过程中一组蚂蚁分成几群并行运算,通过交换策略,有效地利用了当前最优解,提高了算法收敛速度。将该算法应用于旅行商问题的求解,仿真实验结果表明该算法的全局寻优能力和收敛速度都得到了很大改善。     

面向智能信息素释放的网格GIS资源查找算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的情况，该文提出了基于智能蚁群信息素释放的资源查找算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提，采用面向信息素更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度，从而间接地改变蚂蚁间合作方式。根据实际蚁群的寻路过程，该算法具有较好的全局搜索能力，对于查找初始化数据量庞大的网格GIS资源有着高于基本蚁群算法和其他资源搜索算法的效率。     

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

针对机器人路径规划问题,提出一种改进的蚁群算法.建立栅格地图模型,结合蚁群算法,设置禁忌表,同时针对死锁问题,提出丢弃陷入死锁的蚂蚁;当蚂蚁迭代次数大于60代后,通过减小信息素增强系数Q,达到提高算法收敛速度的目的.实验结果表明,改进后的算法能快速规划出最优路径,同时能避免陷入死锁和局部优化.