PSO_ACS混合算法求解VRPSPD问题及仿真

构造PSO_ACS混合算法求解同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD),通过将ACS算法中的信息启发式因子和期望值启发式因子用解空间中的粒子位置动态表示,将PSO算法和ACS算法有机结合起来;利用PSO算法自适应改进ACS中的启发因子,从而提高蚁群算法的适应性。并用动态改变惯性权重的参数的方法加快PSO收敛速度。最终采用Dethloff的典型算例进行仿真实验,验证了混合算法的可行性和有效性,在求解最优解和收敛性能方面具有一定的优势。     

基于蚁群算法的水下潜器三维空间路径规划

路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。使用蚁群算法对水下潜器三维空间路径规划问题进行了研究,以ACS算法为基础设计了路径优化搜索算法,详细讨论了信息素表示方法、路径点选取原则、启发式函数设计和信息素更新规则,给出了算法的具体流程,仿真实验结果表明,该算法能够方便有效的实现三维空间中的路径规划。     

具有感觉和知觉特征的蚁群算法

针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾，模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法，使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径，同时自适应地修改路径上的信息量，以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进行的仿真结果表明算法具有较好的收敛速度和稳定性，比较适合求解城市数目较多的TSP问题。     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

基于信息素递减的蚁群算法

通过对蚂蚁巡游路径的分析,发现经典蚁群算法在解决旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)时的缺陷,在此基础上给出了新的信息素更新公式,提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析,表明此算法比传统的蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。     

求解双层CARP优化问题的知识型蚁群算法

双层CARP优化问题不仅要解决微观路径优化问题, 还要解决宏观配置优化问题, 最大程度地降低整体系统的固定成本和运行成本. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型蚁群算法: 构建了一个动态参数决策模型, 并采用该模型为每次迭代动态地选择一组合适的参数; 基于弧段聚类知识和弧段顺序知识来构建可行解; 采用2-Opt方法对每次迭代中的最优解进行局部优化. 实验结果表明知识型蚁群算法在优化性能方面优于其他几种方法.     

基于蚁群算法的拣选作业优化问题

蚁群算法是一种新型的启发式算法,研究表明该算法具有较强发现较好解的能力,但同时存在一些缺点如易出现停滞现象、 收敛速度慢等.在蚁群算法的基础上结合自动化立体仓库固定货架拣选作业的特点,构建了货物拣选路径问题的数学模型,设计了新型的改进蚁群算法用于合理优化货物拣选路径以减少作业时间,并在算法中 采取了三个改进措施, 改善基本蚁群算法的搜索能力.候选节点集合策略和自适应调整算法参数能有效提高算法的搜索速度,选择算子使问题的解始终保持最优.实验表明该算法具有较好的全局寻优能力, 收敛速度大幅度提高,能够很好地满足中大规模的拣选作业要求.     

带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.     

一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward, AF)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此，针对多用户双向AF MIMO中继系统模型，提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error, MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error, SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate, BER)上有均有改善。     

基于改进蚁群算法设计的敏捷卫星调度方法

敏捷卫星与传统非敏捷卫星相比,增加了俯仰和偏航两个自由度,提升了卫星的成像能力,也加大了搜索空间,使敏捷卫星的调度问题变得更加复杂,组合优化难度加大. 蚁群算法是可有效求解敏捷卫星调度问题的方法之一. 针对蚁群算法优化性能严重依赖于算法参数以及各个组件的设计的问题,提出利用均匀设计的方法优化组合算法的各个组件,设计出能有效求解敏捷卫星调度问题的蚁群算法. 利用7 个不同规模的实例进行实验,实验结果表明了方法的有效性.     

基于蚁群算法的序贯决策问题研究

实际工程中存在许多大规模、非线性多约束的序贯决策问题,传统算法解决起来较为困难.蚁群系统(ACS)是一个用来解决大规模多约束组合优化问题的现代启发式算法,根据序贯决策的特点设计了多层结构的蚁群系统,给出了算法的组成结构;为了节约计算内存和优化时间,详细阐述了淘汰劣质解机制的精英策略;并通过梯级水电站短期优化调度这一实际工程序贯决策问题,来验证所构造的算法,给出了优化调度的数学模型及算法的求解思路.最后,采用我国西南地区某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了调度仿真模型,仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.     

A Multi-Criteria Optimization Method for Electrical Distribution System and Its Analysing in Practice

In this paper,the author explains the problem that we have to consider multiple goalsand multiple factors which are usually affected by others at the same time in practical work forelectrical power distribution system programming.A new mathematics model is set up here formultiple goals programming of electrical power distribution system which includes various load controlalternatives.An arithmetic and current software for the multi-criteria optimization of electrical power     

SC-FDMA系统中继波束赋形与用户功率分配算法

针对协作单载波频分多址（single-carrier frequency-division multiple access, SC-FDMA)系统提出了一种信干噪比约束下的中继波束赋形和用户功率分配联合优化算法。该算法能使得基站端输出信干噪比满足给定约束条件的同时最小化中继节点和用户节点的发射功率。该文通过利用矩阵分析中的瑞利商理论以及交替优化理论,分析并推导得出了最优的中继节点波束赋形和用户功率分配算法。仿真结果及分析表明,该文提出的中继波束赋形和用户功率分配〖JP3〗算法与采用正交频分复用系统下的算法相比能有效地节省中继和用户节点的发射功率。此外,为了降低算法复杂度以及所需反馈开销,该文还给出了用户端等功率分配的方法以及在此基础上的中继波束赋形算法。     

GTR在火箭点火控制系统中的应用

文章详细分析了目前火箭点火控制系统中常用器件——继电器的性能,针对其动作时间的“摆动”问题,提出采用“全控型”大功率管取代继电器的方法。该方法应用于某单位火箭点火控制系统的设计中,使控制精度由秒级提高到毫秒级,并减小了系统的体积和减轻了维护工作,从而提高了系统的可靠性。该系统已在某单位投入运行。     

Path Optimization of Stochastic Transportation Network Based on Frequency-Domain Spanning Graph Model

Because of the uncertainty, openness, and complexity of modern transportation system, the path optimization becomes a challenge in most cases. To address this challenge, we propose a Frequency-domain Spanning Graph (FSG) method for searching the optimal path of stochastic transportation network in terms of various probability distribution function of path optimization problem. Furthermore, we design an improved algorithm to achieve the FSG model based on generalized adjacency matrix. By using FSG method to execute the mutual transformation of probability function between time-domain and frequency-domain, the quantitative analysis for the dynamic process of pass rate (probability) between node couple O-D (origin node and destination) can be obtained directly, and continuous probability distribution and discrete probability distribution can be handled. In addition, the algorithm is highly effective, and easy to be realized with low complexity. To demonstrate the performance of our method, a detailed example is implemented, and the results show that our method has the feasibility and effectiveness when compared with traditional method.     

一类物流输送网络路由的优化调度研究

针对一类物资配送系统的瓶径效应问题，提出了一种多车多路径输送网络模型及其描述。根据配送系统的特点，采用智能蚂蚁算法优化输送系统网络的路由，给出了优化算法和实现过程。最后给出了实验验证。实验结果表明：该方法能较好的解决输送系统的路径优化和调度问题，提高了系统出入库效率。