基于改进蚁群算法的岛礁补给任务规划研究

针对岛礁本身的特殊性及其偏远的地理位置给补给任务规划带来的诸多挑战,提出一种基于改进蚁群算法的岛礁补给任务规划方法,解决传统方法在面对复杂海洋环境和敌方侦察时效果不佳的问题。建立数学模型并将其作为约束条件引入到蚁群算法中,进一步提出两种新的改进策略,有效解决了传统蚁群算法收敛慢和易陷入局部最优解等缺点。案例分析显示,改进后的蚁群算法在解决岛礁补给任务规划问题上具有明显的优势。

基于模拟退火算法的岛礁补给路径规划

为了高效、准确地解决岛礁补给最优路径规划问题,基于模拟退火算法对该问题进行了研究。采用路径长度最短作为海岛补给路径规划的最优指标,利用模拟退火算法求解最短路径。并分别对蚁群算法和模拟退火算法路径规划进行仿真分析,仿真结果表明:在岛礁补给路径规划问题上,模拟退火算法不仅可以高效准确地解决岛礁最优路径规划问题,而且相对于蚁群算法具有能避免陷入局部最优,计算结果稳定且效率更高等优势。该方法不仅可以用于岛礁补给路径规划,还可以用于解决无人平台、飞行器等路径规划的问题。

蚁群算法在岛礁补给路径规划中的应用

派遣人员驻扎岛礁对维护我国海洋主权具有十分重要的意义,而岛礁通常远离大陆,上面物资匮乏,必须要定期由大陆派遣补给舰(船)对其进行物资补给,我国岛礁数量众多,岛礁补给路径规划问题易于描述却难于求解,采用传统的最优路径规划计算方法,需要进行大量的计算,而蚁群算法是求解最短路径的有效方法,文章描述了岛礁补给最优路径规划问题,论证了利用最短长度作为最优指标的合理性,然后利用蚁群算法进行岛礁补给路径的规划。仿真结果证明,蚁群算法可以高效地解决岛礁最优路径规划问题。

基于遗传算法的远海岛礁补给模型研究

针对岛礁距离大陆较远、空间位置分散、物资需求多样、保障条件各异的现实情况,为实现合理高效的物资补给,基于遗传算法,对该问题进行分析建模。将补给过程视为非线性规划问题,利用格雷码的遗传算法,将每次补给量进行优化,在指定补给次数的前提下达到最低存储成本,最终实现求解最优补给方案的目标。

基于启发式遗传算法的岛礁物资补给任务规划

如何适时适量地为岛礁补给物资,是一个亟待解决的重要现实问题。针对岛礁物资补给任务规划问题的主要特点,以补给时间窗、岛礁存储量、补给船载重量等为约束条件建立了约束规划模型,并采用精英保留策略和动态罚函数的约束处理方法,基于5种生成初始种群的启发式规则,设计了一种基于混合启发式规则的遗传算法。根据仿真算例多算法结果对比分析,表明该算法具有较高的求解效率和良好的稳定性,能够有效地求解岛礁物资补给任务规划问题。