蚁群算法在装配线平衡问题中的应用

在双边装配线中,工人在装配线的两边进行作业装配。在一些大型产品(如汽车、卡车等)的装配过程中,一些作业必须在某一特定的边进行。为解决混合型双边装配线的第一类平衡问题,文章提出了一种改进的蚁群算法。在该算法中,针对混合型双边装配线平衡问题的具体特点,给出了蚂蚁分配方案的生成策略,计算出了作业的分配方案。最后,通过实例的计算,验证了算法的有效性。     

求解混流装配线调度问题的蚁群算法

以最小化总的传送中断时间为目标函数的混流装配线调度问题是丰田生产方式中自动化概念的一个重要问题,而新颖的蚁群算法具有通用性、鲁棒性、并行搜索以及易于与其他启发式算法结合的优点,可以解决多种组合优化问题,对其进行了改进,以便更适于求解混流装配线的调度问题。实验表明：改进的蚁群算法解决了混流装配线的调度问题,得到了优于分支定界法、模拟退火法和遗传算法的可行解。     

第2类U型装配线平衡问题的双阶段蚁群算法

针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第二阶段算法利用搜索蚁,根据所提的信息素减小更新策略在包含最优解且不断减小的搜索空间中搜索各工位的不同精英负载,基于精英复制策略利用精英蚁将其组合为问题的可行解。对18个标杆算例的33个实例的求解结果验证了所提算法的有效性和稳定性。     

应用遗传算法求解第一类装配线平衡问题

装配线的负荷平衡对生产企业非常重要。负荷平衡的装配线可以使各工作站空闲时间减少,并使工作站之间负荷均匀,以保证装配线时间损失率最低。针对第一类装配线平衡问题,首先对该问题进行了分析,在此基础上,建立了问题的数学模型。进而给出求解该问题的遗传算法,设计了该遗传算法的编码模式和译码方法,构造了适应函数,确定了初始种群的选取方法和种群的选择机制,并给出了种群的交叉和变异方法。通过求解某实例的装配线平衡问题,显示了这种算法的有效性。     

应用遗传算法求解第一类装配线平衡问题

装配线的负荷平衡对生产企业非常重要。负荷平衡的装配线可以使各工作站空闲时间减少,并使工作站之间负荷均匀,以保证装配线时间损失率最低。针对第一类装配线平衡问题,首先对该问题进行了分析,在此基础上,建立了问题的数学模型。进而给出求解该问题的遗传算法,设计了该遗传算法的编码模式和译码方法,构造了适应函数,确定了初始种群的选取方法和种群的选择机制,并给出了种群的交叉和变异方法。通过求解某实例的装配线平衡问题,显示了这种算法的有效性。     

附带翻转工位双边装配线蚁群算法优化设计

双边装配线应用广泛,翻转工位操作能有效降低部分零件装配难度与操作风险,但增加了设计难度。基于此,研究了附带翻转工位操作的挖掘机底盘双边装配线规划设计问题,针对该问题提出了一种改进蚁群算法求解。给出了问题求解的启发式任务分配规则,提出可采用启发式任务选择规则以提高算法收敛速率。进而分析某型挖掘机底盘装配线得出先后约束关系图,将问题抽象为双边装配线优化设计问题。随后,采用两种蚁群算法进行附带翻转工位的装配线优化,分析比较了两种算法因结构差异对优化结果所造成的影响。     

求解机器人双边装配线平衡的莱维-灰狼优化算法研究

装配线平衡在企业的生产管理中占据了重要的环节.随着自动化程度的提高,机器人在装配线上应用越来越广泛.在解决机器人双边装配线的平衡问题时,建立了以生产节拍、机器人投入成本和能耗为优化目标、多种因素限制为约束条件的数学模型,并用灰狼算法对其进行求解.根据问题的特殊性,采用了特殊的编码方法.在更新头狼的位置时,引入莱维飞行搜...     

基于蚁群算法的带平衡约束矩形布局问题的启发式求解

以卫星舱布局问题作为研究背景,求解了带平衡约束的矩形布局问题。采用启发式策略设计了分区域分步布局法,该策略将圆形卫星舱承重板分成4个区域,分区域同步进行布局。当所布矩形和区域都确定时,采用最左最底填充策略进行布局。该方法通过不干涉约束,使布局紧凑,通过控制系统质心的位置,使系统保持平衡。在启发式策略的基础上,设计了蚁群算法搜索优化定位次序,从而得到优化的布局。数值仿真结果表明,该布局方法具有优良的计算性能。     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。     

基于蚁群算法求解最大团问题

最大团问题是一种典型的NP完全问题, 是图论中一个经典的组合优化问题.研究将蚁群算法应用于求解最大团问题,提出一种求解最大团问题蚁群算法.通过定义最大团问题蚁群算法中的各元素,并改进了蚂蚁搜索解的方法,有效地改善蚁群算法易于过早地收敛于局部最优解的缺陷.仿真实验表明,图中的顶点数较多时,也取得了较好的结果.     

超视距多目标攻击排序问题的蚁群算法

针对现代超视距空战的指挥决策问题,提出一种基于蚁群算法思想的超视距多目标攻击的优化排序方法。该方法利用蚁群算法的并行计算和全局快速搜索能力,使超视距多目标攻击排序算法能够在限定时间内获得满意解,并给出应用该方法的具体实现步骤。仿真实验说明了该算法的有效性,特别当问题规模较大时,该算法具有较快的收敛速度和较高的精度。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。     

蚁群算法求解旅行商问题综述*

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一。旅行商问题（TSP）是一个典型的组合优化问题,易于描述却难于求解。在介绍了求解旅行商问题的三种经典的蚁群算法的基本原理后,着重分析了蚁群算法的发展现状,总结出蚁群算法发展的五个方向,即基于局部优化算法的蚁群算法、对路径上的信息素更新方法进行改进、蚁群算法与其他算法的融合、对蚁群算法的控制参数进行优化和并行蚁群算法。而且这五个方向有相互融合的趋势。     

求解TSP问题的一种改进蚁群算法

TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。     

求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

旅行商问题是一个经典的NP问题,文中给出了一个有效的求解旅行商问题的混合蚂蚁算法。算法设计了初始信息素量设置方案和信息素的更新方法,限制了蚂蚁转移的目标城市数,并使用2-Opt方法对路径进行优化。数据实验表明,该算法是有效的。     

基于蚁群聚类算法的胎儿体重预测

产前准确估计胎儿体重在产科临床中具有非常重要的意义。文章提出了基于蚁群聚类算法估测胎儿体重的方法,试图探索孕妇身高、体重、双顶径、股骨长度等与胎儿体重的关系。以孕妇身高、体重、宫高、腹围、双项径、股骨长、羊水池的深度等综合数据建立模型,通过对100例临床资料的预测,正确率为89％,对巨大儿以及低体重儿的正确率为88％。此预测结果表明,蚁群聚类算法预测胎儿体重的方法具有一定的可行性。     

蚁群算法求解多维0／1背包问题

0／1背包问题是一类典型的组合优化问题，并且是NP-完全的问题，研究它具有很重要的意义。本文针对多维0／1背包问题的特点，设计了二进制编码的有向图，使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明，该蚁群算法在求解多维0／1背包问题上的是相当出色的。