基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法

[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。

基于改进蚁群算法的电力集控系统故障诊断方法

针对提高供电连续性和可靠性,保证电能质量的目的,采用基于改进蚁群算法,提出了电力集控系统故障诊断方法。通过传感器和数据传输接口形式获取电力集控系统实时运行信息,将其作为输入,建立电力集控系统故障诊断模型。运用改进蚁群算法对电力集控系统故障诊断模型进行求解,通过蚂蚁迭代方式得到电力集控系统故障诊断模型的最优解,实现电力集控系统故障诊断模型求解。实验表明,该方法具备较好的电力集控系统故障特征提取能力和故障诊断能力,同时其故障诊断时的容错率数值较低,数值在0.2%上下波动,求解电力集控系统故障诊断模型的迭代能力较强。

基于蚁群优化算法的计算机网络通信安全加密系统

为提升当前计算机网络通信的安全水平,本文基于“蚁群优化算法”设计一种计算机网络通信安全加密系统。本文首先简述蚁群优化算法的基础,指出计算机网络通信安全的重要性,其次引出基于蚁群优化算法的加密技术,并进行案例分析。最后通过案例分析,表明所设计的计算机网络通信安全加密系统,在平均加密时间、平均解密时间、系统吞吐量和系统加密强度方面,优于其他算法,切实提升当前计算机网络通信安全水平,十分有效,值得推广。

基于多级并行蚁群算法的智能医疗建筑综合布线系统设计

最小生成树算法(Minimum Spanning Tree,MST)是一种用于在加权连通图中找到最小生成树的算法。其目标是选择连接所有顶点并且边权重之和最小的边的子集。改进的A算法通过动态评估优先级来进行搜索。这种评估方式能够通过启发信息的引导。由于智能医疗建筑综合布线系统架构复杂,导致最小树算法、改进A*算法在安全方面较差,因此,提出基于多级并行蚁群算法的智能医疗建筑综合布线系统设计。在系统的硬件设计上,设计配线架,之后进入嵌入式处理器,最后到达随机存取存储器。在系统的软件设计上,构建医疗建筑综合布线路径的目标函数,根据目标函数,建立布线规划约束条件,完成基于多级并行蚁群算法的最优建筑预埋布线方案求解。对该系统进行性能测试,结果表明,该系统在耗时方面表现较为稳定,满足实际应用需求。

基于改进蚁群算法的5G通信网络传输系统设计与实现

在现代通信网络技术的发展中,5G通信技术由于其高速、低延迟以及大容量的特性成为关键发展方向。文章论述蚁群算法的基本原理及其在通信网络中的应用,探讨基于改进蚁群算法的5G通信网络传输系统的设计,包括系统架构设计、技术集成、系统优化以及系统评估,并通过应用测试验证所提方法的有效性和优越性。

基于改进跳点搜索和蚁群算法的机器人多目标点巡检规划

针对移动机器人的多目标点巡检规划问题,本文提出了一种融合改进跳点搜索算法(JPS)与蚁群算法(ACO)的路径规划算法.首先,在JPS算法的评估函数中引入角度引导因子,使路径具有更强的导向性;然后,综合考虑路径距离、平滑度、安全性对评估函数的影响,以获得综合性能更优的路径;其次,提出了双向的逆向跳点剔除规则,筛除了多余节点,从而进一步降低路径长度并提高路径平滑度;最后,将多目标优化得到的路径综合性能替代传统旅行商问题(TSP)中的距离因子,并使用自适应蚁群算法来实现多巡检点的路径规划问题.仿真结果表明,改进JPS算法与传统JPS算法相比,具有更好的综合性能;同时应用于多巡检点规划时,具有更强的有效性和实用性.

基于改进蚁群算法的电力变压器绕组故障智能检测方法

为了提高对电力变压器绕组故障的检测精度及效率,为电力系统的稳定运行提供有力保障,本文引入蚁群算法并对其进行改进,提出一种新的电力变压器绕组故障智能检测方法。首先,对电力变压器绕组故障的特性进行分析,并进行故障特征提取。其次,对传统的蚁群算法进行改进。然后,构建电力变压器绕组故障检测模型,实现绕组故障的智能检测。实验结果表明,应用本文方法对电力变压器绕组故障进行检测具有更高检测精度及效率,为电力变压器的安全运行和电力系统的稳定提供了有力保障。

基于改进蚁群算法的旅游园区观光路径规划优化

旅游园区智能导航系统的设计一般采用蚁群算法规划路径,综合考虑每个景点的线路距离、地理位置等因素,为不同年龄段的游客推荐不同的观光线路;但经典的蚁群算法在解决路径规划问题上容易陷入局部最优,且存在规划效率低下和收敛速度慢等问题。为此,文章采用经典蚁群算法和遗传算法相结合的改进蚁群算法来提高园区智能导航系统观光路径规划效率。首先,利用遗传算法采用交叉和变异的策略产生寻找最优路径的初始信息素分布;再利用蚁群算法分别对算法中的启发函数、信息素更新机制、状态转移策略进行优化,从而求出旅行商问题最优解,进而优化线路。仿真实验结果显示,在α=1.5、β=3、ρ=0.5、Q=300、重复迭代250次的条件下,改进的蚁群算法在第87次迭代收敛,收敛路径距离为305.62 m;而经典蚁群算法在第196次迭代收敛,收敛距离为519.74 m。可见,改进的蚁群算法解决了经典蚁群算法存在的收敛慢和路线规划距离长等缺陷,在寻找最优解的问题上获得了更高的速率,提高了线路规划的效率。

基于改进蚁群算法的无人机在配电网线路巡检中的研究与应用

配电网线路巡检作业是电网系统运行状态维护的重要工作,然而传统的人工巡检方式,效率提高上限很小。文章通过研究蚁群算法,使用Python模拟仿真,并搭配无人机进行巡检作业,使得配电网线路巡检工作变得高效、简单、安全。随着社会经济的发展,对电能的需求急剧上升,电网的可靠性面临着更高的挑战。配电网线路巡检是电网维护管理工作中的一项重要组成部分,是电网公司获得配电网运行状态信息的一种重要途径,对保障电网可靠运行起着重要作用。

基于蚁群算法的兰州市公交站点规划研究

针对兰州市公共交通服务水平较低问题,利用兰州市110路公交作为算例提出基于蚁群算法的公交站点规划策略来进行公交线路优化,将重新规划城市公交线路及站点作为促进兰州市交通系统良性发展的具体措施。

带时间窗的车辆路径规划的改进蚁群系统算法研究

带时间窗的车辆路径规划(VRPTW)是一个多项式复杂程度的非确定性(NP)的组合问题,在运输与配送物流邻域有着广泛的应用。研究表明,元启发式算法是解决VRPTW问题的有效方法。针对基础蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,本研究提出了一种改进的蚁群系统。首先,在原算法中修改了信息素更新策略,采用分段函数调整信息素挥发因子;然后,在算法中引入禁忌搜索的邻域搜索算法,对路径的搜索采用2-opt变换策略;最后,实验采用Solomon Benchmark标准算例C1类数据进行Matlab仿真实验,验证并分析了改进策略的有效性。实验结果表明,对比基础蚁群算法,本次的改进算法在寻找全局最优解上有较好的效果,在不同客户数量规模下,由基础蚁群算法求解的成本221.6、424.4、1006.5分别减少至191.8、363.2和828.9。该数据集不同规模下的最优解分别为191.3、362.4及827.3,本次改进的算法实验解与最优解的差值比率仅有0.26%、0.22%和0.19%。

基于蚁群算法的电力系统干扰稳定评估研究

电力系统是电能生产与消费的系统,对于保证用户用电质量具有重要作用。在外界干扰因素的影响下,电力系统的稳定性降低,针对上述问题,提出基于蚁群算法优化神经网络的电力系统干扰稳定评估方法。设置电力系统稳定分级标准,根据电力系统的组成以及干扰因素的作用原理,构建电力系统干扰模型。在该模型下,采集电力系统实时运行数据,利用蚁群算法优化的神经网络,提取电力系统的运行特征,设置干扰稳定评估指标并确定指标的具体取值。通过与传统评估方法的对比,发现优化设计评估方法的稳定等级评估正确率提高了7.5%,评估运行时间更短,将其应用到电力系统的管理工作中能够有效地降低因干扰引起的经济损失。

基于蚁群算法的无人机编队折线航路规划系统

针对无人机编队折线航路规划系统一般为单向行驶,造成规划速度较慢的问题,设计基于蚁群算法的无人机编队折线航路规划系统。首先,根据实际的设计需求及标准,构建主处理定位模块;其次,构建蚁群航路规划指令集群,采用多目标的形式,提高航路的规划速度;最后,进行系统测试。经过3个航路测定区域的对比分析可知,无人机编队规划的最佳航迹代价值均可以达到50以上,说明该系统的航路规划能力较强,规划速度快,具有较高的应用价值。

遗传蚁群混合算法在高职院校排课系统中的应用

排课是高职院校的日常工作,排课管理是否合理,直接影响了高职院校的办学质量。基于此,将遗传蚁群混合算法作为研究工具,针对高职院校排课管理系统进行优化研究。将混合遗传蚂蚁算法应用于高职院校排课系统中,利用交叉函数设计和构建了高校自动排课系统。选择某高职院校的课程调度系统进行研究,利用遗传蚂蚁混合算法对原系统A进行改进,形成一个新的系统B,比较两个系统的运行时间和系统适应性。实验结果表明,系统B的适应度优于系统A,遗传蚁群混合算法可以提高课程的合理性。

基于ACO算法的跨市域血液信息管理系统的应用与研究

针对我省市域间血站信息孤岛、血液资源无法精准调配实现等问题,对我省各市血站信息管理系统进行组合式联网模式改造,通过Quartz结合蚁群算法(ACO)解决血样跨市域动态规划调度难题,实现市际间全时段精准调配、血液动态需求管理等功能,可有效解决市域间血站信息孤岛、血样多重运力浪费、血样闲置等问题,推动我省血液管理的数字化、智能化、协同化进程。系统运营一年库存废弃率同比下降53.12%,运输成本同比降低(34.15±5.16)元/单位。

基于改进蚁群算法的B2B城配模式下车辆路径优化

考虑到物流城配企业在制订高效配送方案时需要更优化的车辆路径,提出了一种改进的蚁群算法并将其应用于城市B2B模式下车辆配送的路径优化。针对传统蚁群算法中只考虑收货点之间的距离和路径上的信息素浓度对状态转移概率公式的影响,而没有考虑从蚂蚁转移后的位置返回配送中心的距离,路径上的信息素浓度过高而导致寻优陷入局部最优解,或因为路径上的信息素浓度过低而影响算法收敛和寻优效率,对所有蚂蚁遍历完所有待访问的收货点后搜索到的所有路径上的信息素进行更新而导致算法收敛和计算效率降低等缺陷,改进了算法中的状态转移概率公式、优化了信息素浓度设定和更新方式,设计了改进蚁群算法的实现步骤。配送线路的安排是决定配送成本、准时性、效益等配送水平高低的关键。以某城市的啤酒配送中心业务为例,建立了B2B城配模式下的车辆配送路径优化模型并求解,验证了改进算法的可行性及有效性。将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行了多次对比试验。结果表明:改进蚁群算法求得的最优解的路径长度和取得最优解的概率都优于基本蚁群算法;原调度系统根据订单数据调用改进算法,能实现配送和运输成本最低的车辆调度,为配送车辆提供最佳配送路线,并调用百度地图将智能规划的各车辆的最优配送路径进行可视化展示。

基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配

提出了一种可用于求解一般形式的非凸、非线性约束优化问题的广义蚁群算法, 以用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题。与用于组合优化的蚁群算法类似,该算法运用了正反馈、分布式计算和贪婪式启发搜索。基于不动点理论,给出了该算法收敛的充分条件。多个算例结果表明,文中提出的算法是有效可行的。

广义蚁群与粒子群结合算法在电力系统经济负荷分配中的应用

提出了一种结合广义蚁群算法和粒子群算法的优化算法,并将其用于求解复杂的非凸、非线性的电力系统经济负荷分配问题。该结合算法同时具有广义蚁群算法的大规模寻优特性和粒子群算法的较强局部搜索能力,在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解。多个算例的仿真结果表明了该结合算法的有效性和可行性。

基于Dijkstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究

针对智能停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于Dijkstra-蚁群算法(Dijkstra-ACO)的泊车系统路径规划方法.首先利用链接可视图法建立环境模型,并在此环境模型下,采用Dijkstra算法规划出AGV的初始路径;其次,通过引入节点随机选择机制、调整信息素更新方式和限定信息素阈值策略等对基本蚁群算法进行优化改进;最后,选用改进的蚁群算法对初始路径进行优化.结果显示:Dijkstra算法和混合算法均能使AGV有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与Dijkstra算法相比,混合算法能有效提高路径搜索效率,缩短搜索路径长度,改善搜索路径质量,表明该算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划的要求.

基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划

针对智能立体车库中自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）存取车路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法（IACO）的泊车系统路径规划方法。首先利用栅格法建立环境模型;其次,通过引入新的距离启发函数因子、调整状态转移概率和更改信息素更新规则对传统蚁群算法（TACO）进行优化改进;最后,在不同规格栅格环境下,以路径长度最短、算法收敛代数最小为评价指标,以传统蚁群算法和改进蚁群算法为搜索策略,运用Matlab对AGV存取车路径规划过程进行仿真测试,结果显示：AGV运用传统蚁群算法和改进蚁群算法均能有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与传统蚁群算法相比,改进蚁群算法规划的路径长度最短,开始收敛代数最小,表明改进算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划要求。