受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

蚂蚁优化算法在解决CVRP中的应用

针对基本蚁群算法收敛性差,易于停滞的缺陷,通过引入信息素窗口限制信息素的最大最小值,只对迭代最好解进行信息素更新,判断汇聚情况进行信息素重新初始化,在每次迭代中加入局部搜索优化,在选择概率中加入与问题相关的参数等措施对蚁群进行优化,提高蚁群算法的收敛性,避免了算法的停滞现象。     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A     

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

基于自适应蚁群算法的研究

蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。     

解TSP问题的蚁群算法及其收敛性分析

研究和证明求解旅行商问题(TSP)的蚁群算法收敛性.针对蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,改进Dorigo提出的基本蚁群算法.最后,用典型的旅行商问题CHN144进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法在收敛速度及求解能力上都有较大改善.     

基于改进势场蚁群算法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法用于路径规划问题时易出现初期搜索盲目性以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的势场蚁群算法.首先将人工势场算法融合到蚁群算法中,通过障碍物和目标点产生的势场合力作为部分启发信息,减小路径搜索初期的盲目性,从而加快算法的收敛性;然后对算法中的路径选择策略进行了分析和优化,通过设置临时禁忌表排除部分栅格、提高算法速度;最后通过仿真验证了该算法性能优于基本蚁群算法.     

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,...     

基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化

针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.     

基于Bayes决策的蚁群优化算法

基于Bayes决策理论,提出了一种可以改进蚁群算法搜索性能的有效方法;针对基本蚁群算法中存在的"停滞"现象,对蚂蚁个体的寻优过程采取了隔代强化的措施,使算法具备较强的发现新解的能力,再采用后验分析对蚁群算法中的转移概率进行调整,使得改进后的蚁群算法在随机搜索过程中呈现出自组织特性,蚂蚁个体利用各自的后验知识不断地强化那些能"经受考验"的可行解,从而有效地压缩了搜索空间,提高了搜索效率.试验结果表明,该方法无需知道转移概率的先验分布,在解空间的全局寻优时具有良好的收敛性和鲁棒性.     

矿井系统的广义熵理论研究

本文主要用系统的观点，侧重于矿井系统的特性特别是模糊与随机特性的分析与描述，提出了矿井系统的广义熵理论的概念、研究与应用方法．并对不同的矿井系统结构进行了结构熵──有序度的评价。     

熵(Ⅱ)

介绍了解决遍历理论经典问题的Kolmogorov熵,以及为研究拓扑动力系统而产生的拓扑熵等概念,进而引导读者对这一引人入胜的领域去进行研究.     

个体发育过程中生物体的熵

本文主要讨论了生物体个体发育过程中的熵和熵产生率的一般变化规律，给出了生物体在任一发育时刻ｔ的熵以及ｔ－ｔ＋Δｔ时间内熵为的近似计算方法。结果表明，个体发育过程中生物体的料和熵产生率既不能过大也不能过小，而是要和个体发育各个时期的发育水平相适应。     

矿井随机与模糊系统广义熵理论及其应用研究

侧重于矿井系统的随机与模糊特性的分析与描述。给出了矿井随机模糊系统的定义，提出了新的矿井随机模糊系统我熵理论研究的研究领域，基本概念，函数表达式等对不同的矿井系统结构进行了结构熵评价。     

物理学中的熵概念

针对一般文献中对熵概念理解的混乱的失当之处,对物理学中的熵概念的基本含义进行了疏理．文章讨论了克劳修斯熵和波尔兹曼熵的差别、联系和意义;证明了一般文献对热力学熵公式中作为积分因子的１／Ｔ的Ｔ的解释的失当之处;区别了作为体系结构组构方式变化过程中熵值减少程度和作为体系结构方式偏离标准值的程度的两种不同意义的负熵规定     

物理熵与信息熵的辨证统一

从广义和狭义角度,论述了物理熵与信息熵的不同物理内涵,并根据熵研究的最新进展,提出并论证了二熵的辨证统一性.     

熵(Ⅰ)

一般不确定性问题所包涵的“不确定”的程度，在多数情况下是可以用数学来定量地描述的，关于不确定性的数学度量，我们称之为熵．这里，首先介绍物理学家、化学家早已熟悉的热力学熵，并对古典的Boltzmann熵作数学描述，进而对随着信息理论的需要而出现的Shannon熵作一番论述．并对熵在现实世界中的应用进行研究．     

熵变概念的拓展

在Prigogine熵变公式和Shannon信息熵公式的基础上,提出了人体熵变的概念.指出人头脑中信息或知识的更替应成为人体熵变的一部分.给出了广义熵变公式,并讨论了其意义.     

广义熵与样本熵差渐近计算

本文引进(k,s)阶广义熵,q阶Shannon熵及q阶Renyi熵。考察其极值性,单调性等基本特性,论述其作为随机模式在主观先验知识条件下不肯定性度量之特征。通过与数据方差的比较,阐明数据熵差作为数据差异性度量的一系列性质。最后利用对数Г函数给出样本熵差的渐近计算。     

熵的泛化及应用

熵是热学中一个重要的物理概念,也是近年来一个发展特别活跃的基本概念.自1865年克劳休斯提出熵以来,随着各学科的相互渗透和科学综合化发展,熵概念已经远远超出物理学的范畴.信息熵的出现,成为了熵正式泛化的标志.目前,熵的概念在自然和社会科学的许多领域中得到广泛的推广和应用,熵已成为了一种新的世界观.