基于蚁群算法的水库调度图优化研究

在满足发电保证率的条件下,以年均发电量最大为目标,建立了基于模拟的水库调度图优化模型。通过混合编码描述调度线的形状,采用蚁群算法优化关键点,求解模型。以隔河岩水电站为研究背景,开展隔河岩水库优化调度图编制研究。计算结果表明,较原设计方案,水库优化调度图年均发电量可提高0.32亿kW.h,提高幅度约1.21%,经济效益显著。     

分段蚁群算法在运输调度问题中的应用

在基本蚁群算法的基础上提出了分段蚁群算法,通过改进选择策略和信息素更新机制以求解一类运输调度问题,实验证明结果理想.     

水库群长期优化调度模型与水力关联矩阵

首先介绍了水库群长期优化调度模型,分析了该模型编制的程序在单库、梯级以及混联水库群中通用的制约因素.在水库群长期优化调度模型通用性设计方面,提出用水力关联矩阵来描述水库之间的空间位置关系和水力联系,并重点说明了水力关联矩阵的作用.然后,以DP算法与水力关联矩阵相融合为例,解决了将其设计为一般性算法过程中所遇到的问题,进而开发出具有一定通用性的水库群长期优化调度的算法代码.最后,将DP、DSPA和POA算法应用于雅砻江以及混联梯级长期优化调度中.     

多处理机调度问题的蚁群优化算法

传统蚁群算法存在收敛速度慢、计算时间长、易陷入局部最优解等方面的缺陷。通过对蚁群信息素更新、策略选择、参数选择等各方面进行改进,提出一种更加高效的多处理机调度蚁群优化算法。实验证明：与其他优化算法相比,该算法能在较短的时间内找到更好的调度策略,具有较好的收敛性和有效性及优良的全局优化性能。     

自适应蚁群算法在Flow Shop调度问题上的应用研究

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步骤与流程。最后,通过仿真比较该算法与基本蚁群算法在解决该问题方面的性能,仿真结果表明,该算法在解决Flow Shop方面的问题上取得满意的效果。     

水库群优化调度中的多层次分解组合优化算法

随机动态规划(SDP)在水库群优化调度中会导致“维数灾”问题,也难应用于多年调节水库。提出了一种水库群优化调度的多层次分解组合优化算法,其包括应用于多年调节水库SDP操作的均匀下泄流量算法,把库群优化问题分解为第1层次的单库SDP优化,然后应用改进的遗传模拟退火算法(GASA)对单库结果进行第2层次的组合优化。在贵州乌江梯级水库群中长期发电优化调度研究中,获得库群多年平均发电量94.72×108 kW·h,大于GA、SA和SDP单独运用的结果,运行速度也较SDP快。结果说明,提出的多层次分解组合优化算法是一种新的有希望的水库群优化调度方法。     

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。     

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.     

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。     

基于双向收敛蚁群算法在车间作业调度上的应用

合理搭配车间中生产环节的各种资源,减少零部件的准备工作,可以提高设备使用率与生产效率。提出双向收敛蚁群算法,并通过实例跟基本蚁群算法相比较,实验结果证明采用双向收敛蚁群算法可以提高搜索过程的挥发系数,加快收敛速度。     

改进差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用

针对标准差分进化算法缺乏全局与局部搜索的动态调整,进化后期由于种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,采用控制参数的余弦函数调整策略,并提出综合分布参数概念,根据种群个体进化过程的特点及算法的阶段特性,自适应调整算法的控制参数及进化策略.通过对工程实例的模拟计算,其结果表明了改进的差分进化算法在解决水库优化调度问题上的有效性.将改进差分进化算法的计算结果与POA及标准差分进化算法进行比较分析,充分体现了改进差分进化算法的优点.     

一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

基于蚁群算法的HITS改进算法

在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.     

基于蚁群算法的HITS改进算法

在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.     

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.     

蚁群算法在城市交通系统中的应用

根据城市交通的实际情况,介绍了用蚁群算法求解城市交通行驶中车辆最优路径的方法,帮助车辆找到最优路径,从而选择车流量较少的路径行驶。     

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。     

基于蚁群算法的产品虚拟设计方法

为了更有效地解决产品优化问题,建立了基于相关矩阵的多目标产品优化虚拟设计模型,提出了一种基于蚁群算法的产品虚拟设计方法,并在C++环境下进行了仿真实验.实验结果证明,该方法有效地解决了产品虚拟设计中的优化求解问题,实验结果准确可靠.