组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

混合遗传算法在多煤种掺烧电站制粉系统优化中的应用

电站制粉运行优化是一类多变量非线性时变系统,同时受到燃烧稳定性、磨的安全性、炉膛结焦等因素约束,且控制参数和约束条件之间相互耦合制约。本文将人工神经网络和遗传算法相结合形成混合优化算法,对电站多煤种掺烧制粉系统运行进行寻优。针对掺烧煤结焦的模糊性和非线性特征,采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性,并利用径向基神经网络关联掺烧煤的煤粉细度和磨出口温度。以混煤煤价和制粉单耗最低为目标,采用组合结构基因加速寻优,其中煤种和掺混比率基因用于全局粗寻优, 运行参数基因用于制粉系统局部优化。考虑到参数基因维数大,在可行解空间内对浮点编码的10维变量进行均匀分割随机初始化,以保证搜索的稀疏性和初始群体的多样性。仿真结果表明,该算法对电站多煤种掺烧制粉系统运行问题具有相当好的实用性和适应性。     

基于优化蚁群算法的AGV路径规划研究

针对基本蚁群算法在规划自动导引车(automated guided vehicle, AGV)路径时易出现的耗时长、搜索效率低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等不足,文章提出一种优化蚁群算法。首先利用辅助蚁群的方向优势,帮助主蚁群初始化信息素,使路径搜索更具有针对性,提高路径搜索效率;其次加入伪随机状态转移策略,增加路径选择的多样性,防止算法过早收敛;接着使用蚁群的当前最优解、主蚁群一代蚁群中的最优解、最差解进行全局信息素更新,并引入最大最小蚂蚁系统对路径上的信息素进行限制;最后对栅格环境中的凹形障碍物进行处理,提高搜索质量。仿真实验表明,优化蚁群算法相较于其他蚁群算法,收敛速度更快、搜索能力更优。     

无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法

根据多目标进化算法思想,提出了无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法.该算法用一组蚂蚁并行搜索,用一个蚂蚁所在位置表示一个基站定位,多蚂蚁位置的组合表示多基站的定位.计算单基站和多基站定位的适应度,再根据这两个适应度值调整蚂蚁觅食路径上的信息素,蚂蚁沿着信息素强的方向搜索,不断逼近多目标优化的Parote解,从而获得全局优化的多基站定位解.实验结果表明,该算法求得的多基站定位位置能有效提高网络性能,且适用性强.     

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.     

基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。     

蚁群算法在旅行商问题中的应用研究

蚁群算法是一种新的启发算法,能够有效的解决组合优化问题.本文通过蚁群算法在旅行商问题中的应用,分析了蚁群算法的设计思想.蚁群算法把可行解表示为蚂蚁走过的路线,通过信息素传递路线优劣的信息,并通过反馈机制强化这些信息,吸引蚂蚁向好的可行解靠拢,从而较快地找到最优解.并且所采用的方法对解决同类组合优化问题也有一定的启发.     

Linux集群下基于改进多态蚁群负载均衡算法研究

建立了集群负载均衡问题的数学模型,并提出改进多态蚁群算法来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁以每个处理节点为中心,作局部侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息做全局搜索,通过多态蚂蚁间的协作,能更快地搜索到问题的优化解.最后,通过一个试验与最小加权连接算法,传统多态蚁群算法进行了对比.结果表明,对于负载均衡问题,改进多态蚁群算法比前述算法在算法稳定性,负载的均衡能力,计算速度方面更具有优势.     

自适应蚁群算法在TSP问题中的应用

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种自适应蚂蚁算法(Self-Adaptive Ant Colony Algorithm,SAACA)并选择典型TSP问题进行实验.结果表明:改进的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性.     

基于吸引场的蚁群算法在TSP中的应用

针对传统蚁群算法容易陷入局部最优解等缺陷,提出了一种基于吸引场的改进的蚁群算法.首先,详细分析了基于信息素的吸引场原理,在此基础上建立了基于信息素的吸引场模型.其次,设计了吸引场因子,给出了信息素更新策略,使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.最后,针对标准的30个城市的旅行商问题,使用所提出的算法与基本蚁群算法、其他改进的蚁群算法进行优化分析,并进行了结果对比.结果表明:所提出的蚁群算法可以获得TSP问题的最优解423.74,Oliver30问题计算结果最优值为423.74,平均值为423.96,具有较好的搜索全局最优解的能力.     

基于煤粉细度反馈控制的制粉系统优化

利用最小二乘支持向量机分别建立了中间储仓式制粉系统的制粉单耗和煤粉细度模型,采用混合遗传算法对制粉单耗模型进行寻优,以获得不同工况下制粉单耗最小的运行参数,然后利用煤粉细度模型对优化后的运行参数进行煤粉细度预测,根据预测出的煤粉细度是否在给定范围内来反馈控制制粉单耗的优化.对某电厂的50MW机组进行现场热态试验,结果表明这种基于煤粉细度反馈控制的制粉优化控制系统具有较高的可靠性和实用性,可以指导运行人员进行制粉系统的优化调整,从而提高机组运行的安全性和经济性.     

用IAA求解约束模型多解问题

针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法研究

针对传统变压器故障检测次序的不足,在研究变压器故障树分析方法的基础上,提出了一种基于多种群蚁群算法的变压器故障检测次序寻优方法.首先给出了多种群蚁群算法的原理和模型;然后利用蚁群算法的全局优化和启发式寻优的特点,对变压器故障检测次序进行优化;最后,以分接开关故障树为例验证了多种群蚁群算法在变压器故障检测次序寻优中的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

集成筒体振动信号的球磨机出力在线监测

针对球磨机出力在线监测的不足,提出了一种基于机理模型和黑箱模型相结合的球磨机出力软测量算法.首先,分析了制粉出力的影响因素,并通过与传统的轴承振动法比较,证实筒体振动信号更能反映料位,在此基础上,确定了出力混合模型的辅助变量;其次,基于机理模型获得球磨机出力方程和理论值,并基于最小二乘支持向量机算法对机理模型进行校正,弥补它的不精确性;最后,制粉出力的建模结果表明:该算法能够有效地反映出实际运行中出力的变化趋势和动态特性,比单纯机理模型具有更高的精度和适用性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验。结果表明：改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

基于进化强度的蚁群算法过程性能评价

为了评价蚁群算法的过程性能,提出了一种基于进化强度的蚁群算法性能评价方法。以子集问题为例,引入谷元距离度量解的差异程度,并定义了迭代的相对进化幅度。将一次迭代的相对进化幅度与解的相对差异程度之比定义为进化强度,并据此将迭代区分为进化代与停滞代。通过多次运行算法并计算进化强度的平均值得到蚁群算法的进化强度趋势图,对比进化强度的趋势图进行蚁群算法过程性能评价。以4种求解子集的典型蚁群算法为例,通过标准测试实例验证了评价方法的有效性与合理性。