基于粒子群算法的斗轮机结构优化设计

粒子群优化算法(PSO)是一种源于对鸟群捕食行．为的研究而发明的进化计算技术，最先由Eberhart博士和Kennedy博士提出。粒子群算法(又称为粒子群游算法)是属于进化算法的一种，进化算法是一类模仿生物进化的优化算法，主要包括遗传算法(GA)、遗传编程法(GP)、进化规划法(EP)、进化策略法(ES)和模拟退火法(SA)等，其运算过程与生物进化过程相仿。     

基于蚁群算法的挖掘式装载机工作装置优化设计

反铲工作装置是挖掘式装载机的工作机构,对整机的运行性能和经济效益起着重要作用。采用蚁群算法,以最大挖掘力为目标函数,利用Matlab软件实现了挖掘式装载机工作装置的优化设计。     

基于蚁群算法的水仓清理车螺旋搅拌机构的优化设计

螺旋搅拌机构是组成新型水仓清理车的关键部件之一,其设计水平的高低直接影响工作机构性能的好坏,从而影响整机的工作效率与经济性指标。基于Matlab软件,运用蚁群算法对新型水仓清理车螺旋搅拌机构进行优化计算,使搅拌部分的参数设计结果更能符合实际要求,从而提高新型水仓清理车的效率,起到理论指导实践的作用。     

基于蚁群算法活塞压缩机盘形活塞的优化设计

针对盘形活塞的结构特点,以盘形活塞的重量最小为优化目标,同时确定影响活塞重量的设计变量,以盘形活塞的弯曲应力、切应力以及挤压应力为约束函数。优化算法采用了蚁群算法,可以求解出目标函数的全局最优解,经过计算验证该方法具有精度高、容易实现等优点。     

蚁群算法在齿轮减速器可靠性优化设计中的应用

人工蚂蚁算法是受到人们对自然界中真实的蚂蚁群体行为的研究成果的启发而提出的一种基于种群的模拟进化箅法，属于随机搜索算法的一种。最早由意大利学者M.Dorigo等人提出，在充分利用蚂蚁群体搜索食物的过程     

基于蚁群算法的水仓清理车螺旋搅拌机构的优化设计

对水仓清理车螺旋搅拌机构的优化进行了分析,利用蚁群算法,结合机械优化设计的原理,对此进行了阐述和分析。     

基于蚁群算法的网格任务调度模拟

针对网格环境下的任务调度,提出了基于蚁群算法的调度策略,在此基础上通过Java编程,采用多线程技术,在Eclipse和GridSim环境下,实现了基于蚁群算法的任务调度策略,编制了算法模拟器。     

混合蚁群优化算法应用研究

结合粒子群算法的思想,提出用混合蚁群算法。其核心是应用粒子群算法对蚁群算法的3个控制参数(β,ρ,q0)进行优化,以及运用蚁群系统算法(ACS)寻找最短路径。新算法克服了参数选择对算法性能的影响,具体很强的全局搜索能力。新算法改进了传统蚁群算法的性能,取得了非常好的效果。     

蚁群算法在矿井通风系统优化设计中的应用

从本质上讲，矿井通风系统优化设计是一个复杂的组合优化问题，而蚁群算法是近来发展起来的一种针对复杂组合优化问题求解的较理想的方法。因此，考虑到通风系统优化的本质，采用蚁群算法进行了矿井通风系统优化设计的研究，把通风系统优化设计作为蚂蚁路径优化问题处理，提出了一种新颖的通风系统优化方法。最后，采用某矿山通风系统优化的实例验证了蚁群算法的应用效果，结果表明，该方法可以较好的解决这类复杂的优化问题，具有较好的应用前景。     

基于混合遗传算法的结构优化设计

针对传统遗传算法存在的问题,提出了一种新的将最佳矢量算法和遗传算法相结合的混合遗传算法。分析表明,这种混合遗传算法既发挥了最佳梯度算法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,避免出现早熟现象,使收敛速度大大改善。     

Optimization design of drilling string by screw coal miner based on ant colony algorithm

It took that the weight minimum and drive efficiency maximal were as double optimizing target, the optimization model had built the drilling string, and the optimization solution was used of the ant colony algorithm to find in progress. Adopted a two-layer search of the continuous space ant colony algorithm with overlapping or variation global ant search operation strategy and conjugated gradient partial ant search operation strategy. The experiment indicates that the spiral drill weight reduces 16.77% and transports the efficiency enhance 7.05% through the optimization design, the ant colony algorithm application on the spiral drill optimized design has provided the basis for the system research screw coal mine machine. Supported by the Liaoning Technical University Outstanding Youth Science Foundation(jx09-10)     

蚁群优化算法在矿井中的应用

针对矿井生产中的一些复杂组合优化问题,采用蚂蚁算法对井下安全监测的监测点选择、井下运输系统优化问题进行了研究.对煤仓布局,经优化后可减少井下的运输费用,提高运输效率.对于井下安全监测的监测点选择,可根据具体情况合理地进行监测及监控系统布局设计.并以某矿山系统优化为例验证了蚁群算法的应用效果.     

蚁群聚类算法在煤矿安全评价人因事故分析中的应用

详细分析了煤矿安全人因事故中的主导因素,应用蚁群聚类算法从职工素质、组织管理、心理及生理因素和工作环境4个方面进行聚类分析,建立了对煤矿生产中影响较大的人因事故主导因素分类模式,仿真实验表明,管理因素是煤矿人因事故中的关键因素,并有针对性地给出相应防范措施.     

基于改进蚁群算法的变电站巡检 机器人路径规划研究

以提升机器人在巡检变电站时的工作效率,节省巡检时间消耗,设计了改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。利用栅格法构建变电站机器人巡检路径地图,使用二值表示障碍区域,在经典蚁群算法中引入方向夹角启发因子,提升路径搜索的导向性与搜索速度,使用拉普拉斯概率分布作为信息素挥发因子自适应策略,提升蚁群算法的收敛速度,以实际变电站作为研究对象,结果表明,改进蚁群算法的巡检路径寻优效果和规划速度优于同类路径规划方法,获得了理想的路径规划效果。     

基于蚁群算法的分布式配电网局部故障定位方法

为快速精准定位分布式配电网局部故障，隔离故障分支降低经济损失，提出一种基于蚁群算法的分布式配电网局部故障定位方法。利用蚁群集体行动的信息正反馈机制组建故障定位模型，创建蚁群算法评价函数，使用随机比率准则计算蚂蚁转移概率及残留信息，引入信息素更新方法动态调节原始信息素浓度，通过信息缺失校准策略提升算法容错性，依照评价函数大小，在可能解对应设备状态中释放信息素，避免产生局部最优解，能够精准定位分布式配电网局部故障位置。仿真实验结果证明，该设计方法可以有效地对分布式配电网局部故障进行高精度定位，故障定位计算收敛速度快，耗时短，拥有极强的实用性，为分布式配电网的可靠应用发挥应有作用。     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

基于蚁群算法的基本原理,论述了蚁群算法模型的实现方式,并对蚁群算法的煤炭运输优化方法进行分析,且结合实际案例加以说明,为基于蚁群算法在煤炭运输的实践优化提供借鉴,促进煤炭运输行业的良性发展。     

蚁群优化算法基本原理及其应用

蚁群优化算法是一种快速元启发式优化算法.该算法是受到真实的蚁群行为的启发而提出的.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法想结合,具有较强的鲁棒性.先介绍蚁群算法基,本原理,然后介绍蚁群算法在各领域的发展应用,最后讨论蚁群算法的可能拓展领域.     

基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

本文主要以蚁群算法为基础,求解煤矿运输优化方法,运算出实际生产中较优生产模式。首先对蚁群算法做出了简单的介绍,然后比较仔细的阐述了煤矿问题的数学模型,最后演示了蚁群算法在运输优化问题中的应用。     

基于蚁群优化的多媒体传感器网络服务感知器路由算法研究

无线传感器成本及功耗相对较低,并且可以获取全面的环境信息,但随着监测环境越来越复杂,一般无线传感器只能获取简单数据,现实需要无法得到切实满足,在传感器网络中引入多媒体成为必然趋势。文中首先对依托于蚁群优化服务的感知路由算法进行详细阐述,在此基础上介绍了仿真环境,并将其与传统蚁群优化算法进行了对比。