蚁群算法在TSP问题中的应用研究

随着计算机技术的发展,各种算法技术也不断在更新,特别是在模仿社会性动物行为领域产生很多智能算法。主要介绍蚁群算法,阐述其工作原理和特点及使用它求解TSP问题的具体实现。     

蚁群算法在城市配送中的应用研究

蚁群算法是受自然界中真实蚁群的集体行为的启发而提出的一种基于群体的模拟进化算法,最早成功应用于解决著名的TSP问题。本文针对实际城市配送调度中的配送线路优化问题进行了分析,将蚁群算法引入配送调度管理,并对蚁群算法在城市配送管理中的应用前景进行了研究。     

蚁群算法在系留气球PID控制中的研究与应用

针对传统的PID控制参数多采用试验的方式进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿真进化算法,在简要介绍算法原理的基础上,描述了算法的参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤.仿真应用研究表明,该方法比传统的PID控制有更强的灵活性、适应性和鲁棒性.     

改进蚁群算法在物流配送路径中的应用

针对物流配送路径优化问题的特点,分析了基本蚁群算法的不足之处,并对原有蚁群算法进行改进.同时引入"扰动因子"和"奖惩"机制,建立数学模型,进而对物流配送车辆路径问题进行了实验仿真.结果表明,改进后的蚁群算法提高了全局寻优能力与收敛速度,取得了较好的效果.     

蚁群算法的研究现状及应用

蚁群算法是近年米发展起来的一种新型模拟进化算法,它是由意大利学者M．Dorigo等人在20世纪90年代初提出来的。这种算法模仿了蚂蚁在搬运食物的过程中,自发寻找最短路径的行为特征,加以改进并应用到不同的领域。     

浅谈智能LED路灯改造

实施绿色智能照明是建设节约型社会的一项重要措施,本文通过智能路灯(LED光源灯具)和传统路灯的对比阐述智能照明的优势、更换方案以及节能效益。     

DNA-蚁群算法在车辆路径优化问题中的应用

随着我国经济和科技的发展,物流配送已经成为促进经济发展的重要环节,在物流的配送过程中如何使用车辆路径的优化问题是长期困扰人们的难题,随着群智能算法发展的今天,已经有多种算法能够应用到车辆路径的最优化模拟的建立和计算中。本文通过对蚁群算法在路径最优模型的过程中的优缺点进行介绍。     

蚁群算法在网格资源查找中的应用

提出基于蚁群算法的移动Agent在网格中的资源发现方法,利用蚁群算法的并行性,全局优化性和离散性等特点,初步研究将蚁群算法应用到网格资源查找,为今后的研究提出新的思路。     

LED路灯在高速公路照明系统中的应用

在高速公路照明系统中,高压钠灯有着广泛的使用。然而,高压钠灯的显色指数低,在夜间不够光亮,不利于驾驶员分辨道路前方的障碍物。所以,在一些城市中,已经改选用LED路灯用做高速公路照明。因为LED路灯具有高光效、电耗少、寿命长和无污染的优点,因此受到了许多人的喜爱。     

LED路灯在高速公路照明应用

随着白光LED的出现,作为节能替代光源,LED正广泛地应用于高速公路的照明。随着LED光源技术的日渐成熟,国内照明行业也开展了LED在公路照明中应用的研究和应用实践。本文以LED路灯在高速公路隧道中应用为例,对LED照明需要注意的问题进行了探讨。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理，然后对现有蚁群算法进行了一些改进，使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构．采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题．将改进的蚁群算法应用于其上，并给出了相应的性能评估．所提出的改进的虚拟拓扑策略，能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数．应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能．     

蚁群算法理论及应用研究

首先简述蚁群算法的基本原理和特点.然后介绍具有代表性的改进算法和蚁群算法的应用领域,最后对蚁群算法未来的研究方向和发展趋势进行展望。     

LonWorks技术在路灯智能检测系统的应用

路灯是人们日常生活中必不可少的公共设施,开发自动化程度高、运行可靠、高效节电、使用维护方便的先进路灯监控系统已成为当前的热点。文章就LonWorks技术在路灯智能检测系统的应用进行了分析。     

蚁群算法

在自然界中,蚂蚁群体表现出高度的结构化组织,蚂蚁种群所表现出的能力远远超出单一的个体,科学家们通过对蚂蚁种群觅食、构建巢穴、任务分配等行为能力的研究发现蚂蚁所特有的控制自身周围环境的能力,早在1989年CrossS等通过著名的双桥实验确定信息素对于蚂蚁觅食过程的指导作用,也为后来蚁群算法的模型建立奠定基础。     

贪婪遗传蚁群算法在沼气发电配电网中的应用

介绍传统的优化算法用于求解配电网络规划问题时的不足,深入介绍蚁群优化算法在生物质发电配网中的优点及不足。将遗传算法和蚁群算法相结合,用于沼气发电配电网的规划中,经实验结果验证,该方法有效可行。     

贪婪遗传蚁群算法在沼气发电配电网中的应用

介绍传统的优化算法用于求解配电网络规划问题时的不足,深入介绍蚁群优化算法在生物质发电配网中的优点及不足。将遗传算法和蚁群算法相结合,用于沼气发电配电网的规划中,经实验结果验证,该方法有效可行。     

智能稳压电源在路灯照明中的应用探讨

随着现代化进程的脚步加快,城市照明角色重要性的加重,浪费已经成为一个普遍的现象。当下,由于路灯照明耗电量巨大的特点,智能稳压电源在路灯照明中越发的突显重要。采取智能稳压照明技术,安装智能稳压电源装置能够有效地达到节能的目的,实现资源的合理利用。本文通过对目前供电、用电的实际情况及智能稳压装置工作原理的分析,总结了智能稳压电源装置在实际照明应用中的优势及对节能的贡献。     

均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用与研究

提出了一种求解群集机器人协作任务规划问题的均分点蚁群算法(EDPACA).通过多组蚂蚁群相互协作搜索,构架了一种新蚁群算法的解结构,并设计了更合理的评估函数,使其在评价时充分考虑均衡任务点探测,最后利用2-opt技术解决了各子周游路径的交叉问题,获得了总代价最优的解.该算法将蚁群技术首次应用于集群机器人的任务调度规划中,成功解决了中大规模任务规划问题.仿真实验结果表明,均分点蚁群算法能提高群集机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路.     

改进蚁群算法在城市最佳路径规划中的应用

本文设计了一种专门适用于路径规划的改进蚁群算法,利用图论中的加权图的的表示方法来表示交通网络,通过对蚁群算法加以改进,从距离和和通行快慢（流畅程度）两个方面来综合考虑最优路径标准．而非传统的仅从距离单一角度来考虑．结果表明：改进的算法在距离和流畅度综合方面比传统的方法更优化。为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种行之有效的方法。     

改进蚁群算法在WSN移动代理路由中的应用

提出一种改进的蚁群算法,将其应用于移动代理在传感器网络路由中。改进算法在移动代理迁移过程中考虑传感器节点的能量和数据传输损耗等因素,对移动代理走过的路径进行局部信息素更新,从而避免蚁群算法所带来的易陷于最优解的缺点,平衡网络负载,提高网络寿命。