基于改进蚁群算法的航天器再入轨迹优化

基于十进制蚁群算法对航天器再入轨迹进行了优化设计。给出了过载约束下的航天器再入轨迹优化的数学模型,对模型进行归一化及离散化处理,采用罚函数法对约束进行处理,将连续、高度非线性的优化问题转化为无约束的离散最优问题。针对传统蚁群算法易陷入局部最小值的问题,将增加了局部搜索策略的十进制蚁群算法应用于轨迹优化中,在满足过载约束的条件下实现总吸热量最小的目标。仿真结果表明十进制蚁群算法与传统蚁群算法相比能跳出局部最优值并快速地搜索得到航天器最优再入轨迹。     

容量受限工厂选址问题模型及贪婪蚁群算法求解

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.     

蚁群算法在解决排课问题中的应用

简述了蚁群算法的生物模型和排课问题的实质,将排课问题转化为二分图匹配问题进行解决,对蚁群算法中的信息素策略和路径转移策略进行了探讨研究,并给出了规避和解决冲突的方法.     

改进蚁群算法结合BP网络用于入侵检测

针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题,提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点,正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局部精确搜索的特性,将蚁群算法和BP算法有机结合,利用蚁群算法优化BP网络,并对蚁群算法进行改进。通过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法集合的BP神经网络进行了仿真实验,结果表明:改进算法收敛速度快,迭代次数较少,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

矿井瓦斯监测点优化选址

解决依据现行煤矿安全规程及相关规范布置的瓦斯监测点存在空间分布不均的问题.提出兼顾监测覆盖范围和瓦斯安全关注点的瓦斯传感器布置方式;以节点间风流流经时间为监测等级,依据相关规程规范布置的监测点为必选布置点,以风网节点为增设瓦斯传感器的备选布置点,借助图论和集合覆盖理论建立了监测点优化选址模型;运用蚁群算法对模型进行优化求解,设计了针对问题特性的启发信息策略和当前解集及禁忌表的初始值;将模型应用于某实际矿井风网算例,得到不同监测有效级下需增设的监测点数量和位置等信息.研究结果表明:蚁群算法快速优化求解到的布点方案更符合工程实际情况.     

集合覆盖问题的一种启发式算法

给出了完备策略的概念，并提出了一个求解集合覆盖问题的启发式算法，对该算法的合理性、时间复杂性以及精度进行了分析。用该方法可以求解其它的NP困难问题。     

一种智能混合优化策略及其应用

通过结合蚁群算法的并行搜索结构和模拟退火算法的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于FSP调度问题.在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供一系列初始解,在每个退火温度进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索.     

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

立体仓库固定货架拣选路径优化的蚁群算法研究

本文详细分析了各类蚁群算法及其参数,将这些算法结合立体仓库固定货架拣选路径问题,选取出适合实际情况的算法模块;根据算法特性提出了根据迭代次数自适应调整q0参数和使用精英策略更新信息素两项优化等策略并通过仿真试验证实其优化性。在分析基础之上提出新蚁群算法的数学模型,通过大量仿真试验,得证新算法可以在较短的时间内找到较优的拣选路径,应用到实际操作中极大提高了立体仓库的使用效率。     

多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用

蚁群算法和遗传算法都属于仿生型优化算法,是解决调度问题的强有力的工具。本文针对多目标车间调度问题提出了一种多种群蚁群算法和遗传算法想结合的算法,算法的第一部分用多种群蚁群算法求得各个目标函数的最优解,第二部分把求得的解作为遗传算法的初始种群求得多目标问题的Pareto最优解。仿真结果,该算法有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

管道铺设问题的改进蚁群算法

首先把管道铺设问题转化为旅行商问题,然后利用蚁群算法来求解此问题。算法的分析和仿真实验表明,利用了城市间距离信息的改进蚁群算法是一种简单有效的算法。     

通信网络中QOS多播路由技术研究

给出了多约束QoS组播路由的问题模型,分析论述了多约束QoS组播路由优化的约束树算法和遗传算法、蚁群算法、免疫算法等智能化算法,对QoS约束的多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

用分层蚁群算法求解优化问题

提出了一种改进的群算法用于求解优化问题,首先建立N个低层子种群,用一定数量的蚂蚁在这N个解空间中先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式通过信息素来指引搜索,得到N个结果后在用蚁群算法求解,并给出了具体的算法。     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

基于SACO算法的碎纸片拼接复原模型

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用．文章基于灰度图像原理和欧氏几何理论,定义了列约束匹配准则,分别设计了基于列约束匹配准则的欧氏距离变换算法、类蚁群优化算法SACO,建立了欧氏距离变换模型、类蚁群优化算法的碎片拼接等模型,对碎纸片的拼接复原问题进行了相应的求解．     

A Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid

Task scheduling in Grid has been proved to be NP- complete problem. In this paper, to solve this problem, a Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid （HTS） has been presented, which joint the advantages of Ant Colony and Genetic Algorithm.Compared with the related work, the result shows that the HTS algorithm significantly surpasses the previous approaches in schedule length ratio and speedup.     

基于蚁群优化算法的钢架结构优化设计

采用蚁群优化算法对3跨24层168杆件的钢架结构重量进行优化计算,并对此结构采用美国钢结构规范(ASCI)、英国钢结构规范(BC5990)、国标钢结构规范(GB50017)3种规范体系进行对比分析。分析结果表明,基于TSP模型的蚁群优化算法对钢框架结构优化设计具有很好的适用性,尤其是对复杂钢结构的优化设计具有更快更强的适用性。