蚁群最优化——模型、算法及应用综述

蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣.蚁群最优化(antcolonyoptimization,ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域,新模型、新方法、新应用不断出现.论文对ACO的仿生学机理进行了描述.综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用,建立了ACO的一般化模型.对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析,指出了不同ACO算法的本质区别.结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题,概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用.最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向.

热轧带钢轧制批量计划优化模型及算法

基于奖金收集车辆路径问题模型建立了热轧带钢生产批量计划多目标优化模型．模型综合考虑了生产工艺约束、用户合同需求以及综合生产指标优化等因素．利用加权函数法将多目标优化模型转换为单目标优化模型,针对模型特点设计了蚁群优化求解算法,算法中嵌入了单向插入和2-opt局部搜索过程．引用某钢铁企业热轧生产轧制批量计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,结果表明模型和算法的优化效果和时间效率是令人满意的．

基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法

根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果进行了对比.实验结果表明模型和算法的优化效果和时间效率都是令人满意的.该模型和算法经过改进后可应用到包含多个轧制单元计划的轧制批量计划优化问题中.