一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法

借鉴蚁群优化算法和粒子群优化算法的思想,提出了一种用于求解约束优化问题的连续域蚁群算法.将搜索域中的任意一点看成食物源,使用多组蚁群进行寻优,每一组蚁群代表问题的一个解,在每一迭代中首先在所有蚁群中选则一组种子蚁群,然后在该组蚁群的信息素密度分布函数下进行采样,生成子代蚁群,最后进行蚁群选择,从而使各组蚁群不断向适应度值较高的搜索区域移动,最终收敛到最优解.对基准测试函数G01-G12的求解结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.     

求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法

任务规划在成像卫星指挥控制过程中起着非常关键的作用, 在成像卫星应用系统中处于神经中枢的地位. 提出了一种求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法: 在参数绩效知识的指导下, 采用动态参数模型为下次迭代随机选择较为合理的参数组合; 从优化过程中不断地抽取构件知识, 采用构件知识指导人工蚂蚁在后续优化过程中构建可行方案. 在蚁群算法、动态参数决策模型和构件知识的共同作用下, 演化学习型蚁群算法的优化绩效得到了极大提高. 采用多星任务规划问题的21个测试实例进行实验, 结果表明演化学习型蚁群算法在优化性能方面优于其他两种方法.     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

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.     

蚁群算法进行连续参数优化的新途径

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .     

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.     

面向两客户的差异工件单机批调度问题

将差异工件批调度问题扩展到多客户生产环境,建立了优化两客户各自生产时间跨度的差异工件单机批调度模型.不同客户的工件集合具有自己的优化目标,为了满足不同客户的要求,需要多种不同的生产方案.针对该特点提出了一种面向两客户的单机批调度问题的多目标蚁群算法(MOACO),通过存储算法每次迭代产生的非支配解集,对人工蚁的搜索和信息素的更新提供指导,保证了搜索的效率.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,多目标蚁群算法具有较好的求解效果,且随着问题规模的增大,算法的优势更加明显.     

求解无容量设施选址问题的拉格朗日狼群算法及其应用

无容量设施选址问题(UFL)是应用于诸多领域的经典组合优化难题。首先,结合UFL问题的具体特征,重新定义了狼群算法中狼群协作捕食的智能行为,提出了求解该问题的狼群优化算法;其次,将狼群算法与拉格朗日松弛相结合,设计了一种求解UFL问题的拉格朗日狼群算法;最后,将本文提出的狼群智能优化算法及拉格朗日狼群算法用于UFL基准问题库中部分算例的求解,并将其求解结果与混合蚁群算法、半拉格朗日松弛方法以及优化软件CPLEX的求解结果进行比较。结果表明：拉格朗日狼群算法较狼群优化算法、混合蚁群算法及半拉格朗日松弛方法具有更好的求解效果,而且在一定程度上缓解了CPLEX求解时间长,消耗内存大的缺点,拥有良好的求解性能。     

蚁群算法在卫星数传调度问题中的应用

为求解卫星数传调度问题,将数传任务在调度序列中的可能位置抽象为结点,构造了信息素分布于结点的矩阵解构造图,提出了基于该图的蚁群算法.算法通过随机转移概率决策模型进行结点转移,在算法迭代中利用精英保留策略进行全局信息素更新.仿真结果表明,基于矩阵解构造图的蚁群算法是求解卫星数传调度问题的有效方法,并具有较好的收敛性和鲁棒性.     

基于PERT网络的机群保障任务时间成本优化

针对保障任务时间成本优化问题,建立了机群保障任务的计划评审技术图,假设保障活动工期服从指数分布,任务成本函数为不连续函数,建立机群保障任务时间成本的优化问题模型,采用蚁群算法和蒙特卡罗仿真技术设计求解方法,研究过程中采用不同的参数设置和实验数据对模型进行验证,验证结果表明所建模型有较好的计算结果和合理的计算时间。