蚁群算法在输电工程工期成本优化中的应用

将蚁群算法在输电工程施工中的工期-成本优化中进行了应用.通过建立工期-成本优化数学模型,进行蚁群算法设计得到蚁群算法在输电工程施工中的工期-成本优化中的应用方法,经过对实际输电线路工程的算例分析,证明蚁群算法对于输电工程施工中的工期-成本优化是可行的.     

成本优化问题的蚁群算法

为了确定施工项目工期 成本均衡曲线，从而为施工项目计划和控制决策提供有效依据，提出了施工项目工期成本优化问题的蚁群算法.该方法利用施工项目工期成本优化问题的组合优化问题本质，将其转化为旅行商问题，利用自适应权重方法将工期、成本两个目标综合成单目标，采用蚁群算法进行Pareto解的搜索.通过两个实例的计算结果表明，该方法可以有效地确定具有实用价值的Pareto解，且具有较高的全局寻优能力和搜索效率，对于具有大规模网络计划的工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

基于改进蚁群算法的专用输电工程电气设备优化选型

针对专用输电工程的建设现状,采用优化方法选择输电工程的主要电气设备如高压断路器、输电线路、变压器等,建立考虑一次性投资、年运行维护费用和停电损失费用的优化模型,并利用优化模型从众多符合技术参数要求的电气设备中选择成本效益最大化的投资方案,该方案兼顾经济性与可靠性,使得年综合运行费用最低.然后采用蚁群算法求解,针对该算法寻优较慢的缺点,利用改进的邻域蚂蚁"标兵"学习算法进行寻优,最后通过对居民专用输电工程算例的计算与分析,表明该模型和算法的有效性.     

单纯形法在网络工期成本优化中的应用

介绍了用单纯形法求解网络最优化工期成本方案的步骤和方法，重点介绍了数学模型的建立原理和步骤。     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚁群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的＂早熟＂.将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

蚁群优化算法在TSP中的应用

提出了一种求解TSP问题的有效算法———蚁群优化算法。该算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,求解TSP问题。算法的主要特点是,正反馈、分布式计算、与某种启发式算法相结合。并给出了算法原理及流程;最后用计算机仿真得出结果,证明了该算法的有效性。     

自适应蚁群算法及其在边坡工程中的应用

蚁群算法目前多用于求解组合优化问题，为了让蚁群算法能求解复杂的边坡稳定性分析问题，对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进，针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象，引入一种自适应搜索算子，改变蚂蚁的选择机制，提高蚂蚁选择的多样性，并由此构建了一种新的蚁群算法——自适应蚁群算法(AACA)，研究了AACA在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用，所给出的算例结果表明：与基本蚁群算法相比，可有效地防止停滞和过早收敛现象，并总能搜索到问题的全局最优解，且搜索效率也有较大的提高。     

大型工程网络计划工期—成本优化研究

本文针对目前网络计划工期—成本优化实际应用中存在的几个问题进行了分析研究,并结合大型工程提出解决方法,从而使网络计划工期—成本优化更具实用性。     

Max-Min蚁群算法在固定货架拣选路径优化中的应用

固定货架拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题．为NP完全难题．使用Max-Min Ant System Algorithm来求解该问题，计算机仿真结果表明该方法能较快地找到最优解，而且比神经网络、启发式方法更能有效地找到最优解．     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

Max-Min蚁群算法在固定货架拣选路径优化中的应用

固定货架拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题 .为NP完全难题 .使用Max MinAntSystemAlgorithm来求解该问题 ,计算机仿真结果表明该方法能较快地找到最优解 ,而且比神经网络、启发式方法更能有效地找到最优解     

蚁群算法在TSP中的仿真应用及最优参数选择研究

蚁群算法是一种具有分布计算、信息正反馈的新型启发式优化算法,初步的研究表明该算法在求解复杂优化问题,尤其是离散优化问题中具有许多优越性。论文阐述了蚁群算法在TSP问题求解中的应用,通过实验对蚁群算法的参数选择进行了分析,确定了参数的选择原则以及对算法性能的影响。仿真研究表明蚁群算法中的参数对于TSP的求解有较大的影响,通过最优参数的正确选取,能使得算法取得更优的值。     

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.     

蚁群算法及其连续优化算法初析

通过对TSP问题的蚁群算法介绍，初步分析了构造一个通用的、应用于连续空间的蚁群算法的几个关键问题，并提出了构造该算法的基本框架.     

用于连续函数优化的蚁群算法

为了用蚁群算法来解决连续优化问题，该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同，蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明，文中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化问题提供了一种新的方法。     

基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究

围绕TSP问题研究了基本蚁群算法.在此基础上,研究了串行蚁群算法的并行策略,使用C++语言调用MPI接口函数实现了并行蚁群算法.最后,分析研究了影响并行蚁群算法的因素,采用了更高效的信息素更新和变参数机制对并行蚁群算法进行了改进.通过仿真实验分析表明,改进的并行蚁群算法有较广泛的适用性,与基本蚁群算法相比,具有更高的精度和更短的收敛时间.     

小型网络工期成本优化的一种手算方法

本文提出一种对小型网络进行工期成本优化的手算方法,其特点是概念明确,它的主要步骤是反复确定网络中相关并联线路的相对时差和相关并联关键线路的当量最优工作。     

一种用于全局优化的蚁群算法

针对蚁群算法不太适用于连续优化问题,且在搜索过程中容易陷入局部极值的缺点,提出了一种快速全局优化的改进蚁群算法,该算法同时采用在最好解蚂蚁领域内进行搜索及将本次循环得到的最优解作为起始解的搜索方式,以扩大其搜索范围,避免其陷入局部最优。通过对3个典型函数优化问题进行测试并与其他优化算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能应用于对连续对象的优化,同时具有良好的全局优化性能,收敛速率快,寻优精度高。     

基于NSGA-Ⅱ与BIM5D的工期-成本优化

为达到工程项目效益最大化,实现工期与成本的综合优化目标,提出一种改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合的寻优方法,对工期-成本优化问题进行求解。考虑投产效益对成本的影响,完善了工期-成本多目标优化模型。为解决NSGA-Ⅱ算法寻优过程中搜索空间小,准确度低的问题,在引进动态交叉、变异概率基础上,设计求解该模型的改进NSGA-Ⅱ算法。并将算法与BIM5D平台对接,进行施工工序及资金、资源曲线模拟,提高单一算法寻优实践性。案例分析表明,改进NSGA-Ⅱ算法与BIM5D结合求解工期-成本优化问题可有效优化进度和成本目标。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化

建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型,运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题,将遗传算法的复制、交叉和变异等遗传算子引入蚁群算法,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以提高蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中能根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而提高收敛速度或全局搜索能力;引入了一种确定性搜索方法,加快启发式搜索的收敛速度.经过多次对比实验表明,使用改进的蚁群算法优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解