基于蚁群算法的复合形法及其在边坡稳定分析中的应用

首先将基于排序的路径选择方法引入基本蚁群算法 ,并用之于连续变量的优化问题和边坡的最小安全系数搜索 ,结果发现对于设计变量较少的数值优化问题和简单边坡的最小安全系数搜索问题 ,该蚁群算法可以找到全局最优解或比较接近全局最优解。但对于复杂边坡的最小安全系数搜索问题 ,该蚁群算法很容易陷入局部最优。另外复合形法对于不同的初始复合形也会得到不同的最小安全系数 ,利用本文提出的基于最小海明距离的替换准则将蚁群算法得到的局部最优解替换掉初始复形中的一个顶点 ,则复合形法容易找到全局最优 ,成为一种全局搜索能力很强的优化算法。     

基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究

文章针对现实中在实际多种约束条件下存在的三维装箱问题,考虑在多种现实约束条件下,建立一个装箱模型。该模型通过启发式算法得到一个初始解,再根据模拟退火法得到最优解,利用标准抽样对最优解进行多次测试,得到符合实际情况的最优解,提高空间利用率,从而实现利润最大化。最后,以一个具体的例子进行测试,计算结果表明在约束条件下装箱问题的解决方案可行性较强。     

基于灵敏度分析和蚁群算法的管网监测点优化选择

针对管网水力模型校正中监测点的优化计算不容易得到最优解、运算时间较长等问题，采用蚁群算法进行求解。由于管网节点的灵敏度矩阵与监测点最优解之间存在一定的对应关系，且充分利用探索信息可以明显提高蚁群算法的优化计算性能，因此考虑将蚁群算法中的探索信息与灵敏度值进行对应。算例结果表明，与穷举法和遗传算法相比，在参数相同的条件下该法可有效减少优化计算的运行时间。     

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。     

基于基因表达式编程的混合蚁群算法

蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。针对此问题,本文提出了一种先用基因表达式编程生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法。并通过求解复杂TSP问题的仿真数据实验验证了这种基于基因表达式编程的混合蚁群算法的高效性。     

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。     

改进蚁群算法在港口集装箱装载中的应用

为了提高港口集装箱装载的效率,以最大化集装箱空间利用率为目标建立了集装箱装载优化模型,基于MATLAB利用改进蚁群算法进行了优化求解,结果显示,空间利用率提高了9.13%。证明了改进蚁群算法在集装箱装载问题上提高了空间利用率,可以容纳更多的货物,降低了装载成本。     

基于改进蚁群算法的冰鲜水产品配送路径优化方法研究

为研究冰鲜水产品最优配送路径的优化方法,在传统蚁群算法基础上提出一种改进的蚁群算法,先后分别采用局部最优和全局最优两种方式对传统蚁群算法的信息素更新方式加以扩大至最优解寻觅范围,并对启发因子的函数定义范围加以扩展至初始节点,利用2-opt算法进行局部优化。实例仿真结果表明,在相同配送条件下,改进后的蚁群算法与避圈法、传统蚁群算法相比较,其配送时间分别缩短31.64%和8.15%,其配送路径长度分别缩短21.89%和16.94%。研究表明,改进的蚁群算法可用于冰鲜水产品最优配送路径的计算,该方法可在实际应用中有效提高冰鲜水产品的物流运输效率。     

基于改进蚁群算法的冰鲜水产品配送路径优化方法研究

为研究冰鲜水产品最优配送路径的优化方法,在传统蚁群算法基础上提出一种改进的蚁群算法,先后分别采用局部最优和全局最优两种方式对传统蚁群算法的信息素更新方式加以扩大至最优解寻觅范围,并对启发因子的函数定义范围加以扩展至初始节点,利用2-opt算法进行局部优化。实例仿真结果表明,在相同配送条件下,改进后的蚁群算法与避圈法、传统蚁群算法相比较,其配送时间分别缩短31.64%和8.15%,其配送路径长度分别缩短21.89%和16.94%。研究表明,改进的蚁群算法可用于冰鲜水产品最优配送路径的计算,该方法可在实际应用中有效提高冰鲜水产品的物流运输效率。     

应用群智能混合算法优化救灾物资配送路径

通过模型假设,加入受灾点物资需求量、最长等待时间、路况系数等约束条件,构建了基于多约束条件、多目标点的应急救灾物资配送路径优化模型,并基于粒子群算法与蚁群算法各自的优点,设计出群智能混合算法。利用MATLAB软件平台,模拟出实例中最优配送路径,为合理选择应急救灾物资配送路径提供理论支撑。