改进的蚁群算法

蚁群算法依靠其良好的正反馈机制,在对称旅行商问题上取得了成功,使得算法引起了广泛的关注。其通过信息素的聚集来达到局部搜索,但随着搜索的进行某条路径上的信息素越来越多,将会造成搜索停止,陷入停滞。本文通过将信息素的高低进行限制以及遗传算法的加入增强了全局搜索功能,同时增加了最优路径临域内的搜索,使得搜索加快,便于最优路径的寻找。最终,通过十杆件进行验证,证明算法能在较短时间内取得较好的效果。     

改进的蚁群算法及其在桁架结构优化中的应用

蚁群算法是优化领域中的一种新型模拟进化算法,具有很强的搜索较优解的能力,其缺点是搜索时间长、容易出现停滞现象。引用局部搜索能力较强的模拟退火算法对其改进,使其跳出局部最优,发现更高质量解。并将其成功应用在25杆桁架中,结果表明,基于模拟退火的改进蚁群算法是有效可行的,是解决组合优化问题的有效方法。     

基于改进蚁群算法的钢结构优化设计

在介绍蚁群优化算法的原理、基本框架的基础上,提出了一种改进的蚁群算法——分层蚁群算法,并将该算法应用到钢结构优化设计中,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性,结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景。     

桁架结构优化设计的改进蚁群算法

通过对已有的优化方法进行分析,针对蚁群算法容易收敛到局部最优解的缺陷,通过遗传算法和禁忌算法来提高增加蚁群算法的全局优化能力,并改进了算法的灵活性和扩展性;将改进的蚁群算法应用到桁架结构优化设计中,提出了桁架结构优化设计的改进蚁群算法,并建立了相应的优化模型;最后,对10杆平面桁架的优化进行了研究和分析,结果表明,提出的改进蚁群算法是科学可行的。     

蚁群算法及其在硐群施工优化中的应用

为解决复杂的组合优化问题,近来提出了一种新的模拟进化算法－－蚁群算法。从原理,算法实现等方面详细介绍了该算法,并针对有序组合优化问题,改进了原算法。把改进算法应用于地下工程中的一类组合优化问题－硐群施工顺序优化。一个大型地下硐室群工程的施工顺序优化结果表明,蚁群算法的应用效果良好,是解决岩土工程中的组合优化问题的一种好方法。     

蚁群算法在城市交通导航系统的应用

本文基于蚁群算法模拟城市交通导航系统,对于解决城市交通拥堵问题给出了一些帮助。根据城市交通结构图,结合蚁群算法,有效解决了城市行驶车辆最优路径问题,并建立了智能导航系统。该导航系统利用蚁群算法不仅可以找到车辆行驶的较短路径,还可以帮助车辆选择车流量少的路线。模拟结果表明,该系统可以在较短的时间内,给用户指定最优路径,具有较好的导航效果。     

一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法

当前社会,很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形,快速、准确的规划出三维路径,在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法,大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法,大多运算算法复杂、需要很大的存储空间,同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。文章在已有三维山地地图的基础上,采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示,基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法在路径最优值计算和规划时间上都能够较好的满足需求。     

物流配送路径安排问题的混合蚁群算法

本文针对物流配送路径选择问题 ,提出了一种混合蚁群算法 ,以克服经典蚁群算法时间复杂性过大的难点。论文还研究了该算法解的二次优化方法以更适合实际情况。实证表明论文算法的求解效果良好。     

蚁群算法在雨水管道系统优化设计中的新尝试

引入一种新的优化设计方法——蚁群算法,并探讨将该法应用于雨水管道系统的优化设计.通过实例说明蚁群算法的过程,并与遗传算法进行比较,表明蚁群算法在给排水管网设计中有较为广阔的应用前景.     

蚁群算法在加纳电力投资项目工期-费用优化中的应用研究

通过实证研究,得出蚁群算法在加纳电力投资项目的工期-费用控制中能够优化工期和费用,并取得预期的效果。通过蚁群算法得到的帕累托解数,高于通过常规方法得到的解数,为工程项目应对复杂情况提供了更多的选择余地。     

非线性最小二乘估计的蚁群遗传融合算法

基于对遗传算法和蚁群算法的分析,提出把蚁群算法和遗传算法相结合的混合算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混合遗传算法用于非线性最小二乘参数估计中,算例验证了该算法的可行性和有效,性。     

Optimal transient network rehabilitation using multi-objective ant colony optimization algorithm

ABSTRACT

In this paper, the problem of optimal rehabilitation of water distribution networks (WDNs) for both steady and transient state is investigated. Two objectives are considered in this study: minimizing rehabilitation cost by considering pipe size diameters as decision variables and minimizing the transient impacts by minimizing a surge damage potential factor (SDPF). A multi-objective ant colony optimization (MOACO) model is developed to solve this problem. The developed model is verified using the well-known New York City tunnel network. The application is carried out to modify an existing real WDN in New Cairo district designed in steady-state conditions to cope with the transient condition. The advantage of this study is to produce a set of solutions that help decision makers to identify the suitable approach, while evaluating and aggregating the preferences over multiple objective functions.     

基于Matlab程序的蚂蚁算法的实现

首先介绍了蚂蚁算法中蚂蚁的工作原理，论述了蚂蚁算法模型，详细介绍了利用Madab语言编写蚂蚁算法的具体方法和程序设计中应注意的问题。通过算例说明所编写的程序能够得到最优解，并能直观地表示出来。     

TSP地质超前预报在柞水隧道施工中的应用

简单介绍了TSP地质超前预报的原理和检测方法及组成、优点,针对柞水隧道地段地质条件复杂的特点,具体阐述了采用TSP技术对其进行超前预报的步骤,根据探测结果得出结论,并提出相应建议,对类似工程具有指导意义。     

TSP203超前预报系统在隧道不良地质中的应用

结合工程实例,分析了TSP超前预报系统的基本原理,介绍了TSP超前地质预报系统的应用过程,对预报结果作了分析,得出了预报结果,提出了相应的施工建议,顺利通过了该不良地质,从而推广TSP203超前预报系统的应用.     

八字岭隧道出口超前地质预报TSP203技术应用

结合工程概况,介绍了TSP203预测预报技术的基本原理,并从爆破钻孔的布置要求、爆破要求、TSP203的判释方法等方面阐述了TSP203的操作要点,论述了TSP203在八字岭隧道施工中的应用情况,以保证提供的地质信息准确可靠。     

群体智能优化算法的研究进展与展望

针对群体智能算法在结构优化设计领域中的应用,介绍了当前存在的一些群体智能算法,包括蚁群算法、鱼群算法和粒子群算法,阐述了其工作原理和特点,同时,对该算法在结构优化设计中的应用发展进行了展望。     

用复合蚁群算法确定边坡临界滑动面

阐述了蚁群算法基本原理,针对蚁群算法局部搜索能力不强等问题进行探讨,把单纯形加速度法引入蚁群算法中构成复合蚁群算法,可加强局域空间的探索,通过工程实例进行了验证。计算表明,在边坡临界滑动面确定中,复合蚁群算法对改善搜索效率、确保计算精确度具有明显效果。     

TSP超前地质预报在岩溶隧道中的应用

阐述了TSP系统的探测原理,着重讲解了TSP在岩溶隧道中探测溶洞、断层等地质灾害的应用,结果表明,TSP超前地质预报技术在长大岩溶隧道建设中发挥着举足轻重的作用,对安全信息化施工具有重要意义。