基于粒子-蚁群混合算法的截割头形状优化设计

针对EBH-150型横轴式掘进机截割头在截割过程中遇到的载荷波动问题,采用粒子-蚁群混合算法对现有抛物线形截割头进行优化设计。利用Matlab数值模拟软件,对截齿的排列参数进行多目标优化,以期减少载荷波动并提升掘进机的工作稳定性。优化结果显示,截割头的截线间距经过调整后,从外向内逐渐减小,使得单个截齿受力更为均匀。横向载荷波动降低了约62%,其他方向的载荷波动也显著降低,均超过50%。这些改进有效提高了掘进机横摆进刀的稳定性,并有助于延长截割头的使用寿命。尽管优化后的截割头在某些方向上的载荷均值有所增加,但载荷峰值降低,避免了单个截齿的过载现象。总体而言,优化设计取得了理想的效果,但仍需通过实际应用进行验证。本研究为掘进机截割头的优化设计提供了一种有效的算法支持,对于提高掘进机的工作效率和安全性能具有重要意义。

应用蚁群算法的全局路径规划改进

路径规划技术在实际应用中大都存在路径过长、路径转折点过多及易陷入运动停滞等问题。传统路径规划算法存在搜索能力不足、局部极小值和收敛速度慢等问题,为此对基于蚁群算法的全局路径规划算法进行了改进。引入了信息素负反馈和信息素双向反馈的策略来提升蚁群算法的收敛速度与精确性,并使用MATLAB软件进行仿真实验,结果表明,该算法所得路径长度更短、转折点更少且收敛速度更快。

改进势场蚁群算法下的物料传输平台路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优与人工势场法目标不可达等问题,在物料传输分拣平台的路径规划中提出了一种改进势场蚁群算法。全局路径规划时,通过增设物料传输时下一节点位置与目标点位置间的距离与动态权重系数以优化启发函数,并考虑信息素启发因子、距离期望函数因子及信息素挥发因子在不同时刻的重要程度不同,采用了因子自适应更新策略。在局部路径规划中,通过引入物料与目标点的距离调节因子和模糊斥力点,改进了传统人工势场法。最后,将全局路径中的拐点作为局部路径中的子目标点,设计了改进势场蚁群融合算法,并对物料传输路径规划进行了仿真分析。仿真结果表明,改进势场蚁群算法可使传输路径长度缩短13.1%,拐点数目减少71.4%,并能有效避开障碍物,从而验证了算法的合理性。

基于MATLAB的蚁群算法仿真研究

介绍了基于MATLAB的蚁群算法仿真研究,对佛罗里达州六城市旅行商问题进行了MATLAB仿真,计算结果显示,作为新型进化算法,蚁群算法能够解决复杂组合优化问题。

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。

基于MATLAB的蚁群算法求解旅行商问题

旅行商问题的传统求解方法是遗传算法,此算法收敛速度慢,并不能获得问题的最优解。为了求取旅行商问题的最优解,本文在阐述蚁群算法的基本原理、模型以及在旅行商问题中的实现过程的基础上,提出了一种以蚁群算法构建的基于MATLAB的求解旅行商问题的方法,并最后通过仿真实验获得了目前已知的最好解。

基于蚁群算法的物流中心选址优化设计与算法实现

物流中心的选址应在全面考虑选址影响因素基础上,运用数学的方法进行量化比较。物流中心的优化选址需要模型化、数量化,文章将蚁群算法应用到物流中心优化选址问题中,给出模型的构建和实现步骤,应用Matlab编程验证模型和算法的有效性,以某种模型数据假设为例,给出一系列分析数据,从软件分析结果中找出物流中心优化选址方案,最终实验结果表明,利用蚁群算法求解最优路径时具有一定的优越性。

基于蚁群算法动态计算最短时间路径方法的研究

智慧交通借助物联网技术和大数据技术,给人们提供了更加智能的出行路径规划服务。在复杂多变的城市交通网络中,计算起点到终点的最短通行时间路径,需要根据采集的路况信息数据,动态计算每条路径的最短通行时间,从而给出最短时间到达的路径规划方案。文章使用蚁群算法对最短时间路径规划问题进行研究,通过算法改进,给出两点之间时间最短的路径规划计算方法,利用MATLAB仿真软件导入实例化数据,模拟智慧交通动态采集路况信息并规划路线的过程,从而验证该方法的有效。

基于MATLAB的自适应蚁群聚类算法研究与仿真

介绍了蚁群算法和聚类分析,针对传统蚁群聚类算法参数设置对结果影响大的缺点,提出了一种自适应蚁群聚类算法。主要通过对传统蚁群算法的参数进行简化,增加对局部相似度的运算,使蚂蚁的移动具有一定的方向性,从而降低蚂蚁移动的随机性,对待聚类模式的主成分分析再进行聚类,简化聚类的过程。最后在MATLAB上做了仿真实验,实验结果分析表明,运用该算法能得到较好的聚类结果,从而说明该算法是可行的。

基于Matlab的蚁群算法求解旅行商问题

蚁群算法是一种解决组合优化问题的算法,具有灵活性、稳健性等优势,而旅行商问题正是一个利用蚁群算法得以解决的经典选择优化问题。本文首先以蚁群算法为研究对象,阐述了蚁群算法的基本原理、模型的建立以及算法的实现流程,其次讨论了蚁群算法在经典的旅行商问题上的应用,最后利用Matlab软件对旅行商问题进行编程求解并对最终实验结果进行了分析。

用于机组组合优化的蚁群粒子群混合算法

提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子群算法求解多时段负荷的经济分配问题时,用一个粒子群处理一个时段的优化问题,通过共享粒子群间的惩罚项解决了机组爬升率的约束问题。10机和20机系统的仿真实验和分析结果验证了该方法正确性、有效性和优越性。

复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划

针对复杂环境下机器人的路径规划问题,将蚁群优化算法引入这一新的应用领域,设计了相应的算法,解决了以前尚未涉足的带约束条件的连续函数优化问题.仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性.

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.

蚁群算法及其实现方法研究

蚁群算法是一种相对较新的启发式方法,通过模拟蚂蚁的觅食行为解决问题,是目前昆虫算法中较成功的例子。蚁群算法的本质是一种并行的、自组织的算法,它可应用于更好地组织大数目实体的相互作用过程,如货郎担问题、车辆绕径问题、排程问题等。该文简述了蚁群算法的起源和发展,总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法,并介绍了和蚁群算法相关的几种具体应用。最后,文章探讨了蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向。

求解旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究

蚁群算法是一种新颖的求解复杂优化组合问题的模拟进化算法,它具有典型的群体智能的特性,该算法的主要特点是正反馈、分布式计算、鲁棒性和并行性等,在许多领域都得到了成功应用;文章首先简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,其次介绍了人工蚁群算法的基本原理及其主要特点,介绍了蚁群算法的模型和算法框图,并用蚁群算法对旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)进行了matlab仿真实现(设置蚂蚁个数31,启发式因子为1,期望启发因子为5,信息素的挥发系数为0.1,最大迭代次数为200,信息素强度系数为100,城市个数为31,用蚁群算法得出了31个城市的TSP最短路径和收敛曲线);最后介绍了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果,并对蚁群算法未来的发展方向进行了探讨。

蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用

为有效节约道路突发事件发生后车辆的应急疏散时间,基于疏散车辆交通流和非疏散交通流的不确定性,建立带有区间参数的机会约束规划模型,研究道路应急安全疏散策略的选择问题。以某疏散路网为例,模拟道路突发事件发生后的车辆疏散。用蚁群算法(ACO)计算最优和最差策略。结果表明:疏散路网饱和度上限和置信水平的设置影响疏散策略选择和疏散时间,置信水平取值越高,总疏散时间越短;由于路网非疏散流概率密度的影响,路段饱和度上限取值与整体疏散时间不存在明显的正相关关系。当置信水平取0.95、饱和度上限取0.9时,将得到最优疏散策略;当置信水平取0.8、饱和度上限取0.75时,将得到最差疏散策略。

车辆可重复利用VRPTW问题的模型和改进蚁群算法

提出车辆可重复利用的VRPTW问题,建立多目标整数规划模型;基于蚁群系统(ACS),按优先访问服务开始时间较早、服务时间较短和关窗时间较早的原则,设计启发式因子和蚂蚁状态转移规则;借鉴MMAS和ASrank的优点设计信息素更新策略,既加强对每次迭代最好解的利用,又避免陷入局优;根据客户服务结束时间较早优先原则构造初始解。实验结果表明,可以大幅度减少所需车辆数并节省车辆的总运行时间,具有较快的收敛速度,本文的模型和算法是有效的。

基于蚁群算法的往复振动筛运动参数优化设计

运用蚁群算法和 Matlab语言 ,编制了往复振动筛运动参数仿真计算的算法实现程序 ,并运用该程序对往复振动筛的振动圆频率、振幅、振动方向角和振动面倾角进行了优化仿真计算。优化计算结果表明 :物料沿振动筛面的平均推进速度达到 0 .188m / s;在保证物料不跳离筛面的条件下 ,振动惯性达到最大值。

基于Voronoi图与蚁群算法的UCAV航路规划

提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法。首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的。

基于蚁群算法的水电站AGC机组组合与负荷分配优化

针对水电站厂级自动发电控制(AGC)中的经济运行问题,采用蚁群算法求解,所建模型综合考虑了功率平衡、机组出力约束、旋转备用和机组开停机时间约束等多重安全运行限制条件,并根据等微增率原则导出经济负荷分配公式嵌入并行随机搜索模式中,减少负荷分配时的迭代次数。算例中的机组耗量特性曲线根据实际数据采用二次曲线拟合。仿真结果表明,该方法既带有智能算法搜索的随机性又具有传统算法的稳定性,优化速度快且精度较高。