关于蚁群算法的参数设置研究

本文重点讨论了蚁群算法,包括蚁群算法的基本原理及工作流程.为了模拟实际蚂蚁的觅食行为,设人工蚁出发点H为蚁穴位置,食物源则在最终目标点F,蚂蚁觅食过程就是从H出发,在AS范围寻找食物源的过程.经过蚂蚁群体的反复寻食,基于蚂蚁留下信息素的正反馈作用,最终绕开所有障碍物找到了一条最短路径.     

基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。结合机器人路径规划的特点,将确定性选择和蚁群算法的随机性选择相结合进行节点转移,每次循环后只对较优蚂蚁路径进行信息素更新,提高了算法收敛的速度;在寻找路径过程中蚂蚁无后继转移节点时,采用蚂蚁回退策略,增强了算法在复杂障碍物环境中寻找路径的健壮性。仿真试验表明,该算法能在障碍物较复杂的情况下迅速规划出较优的全局路径。     

大理至丽江高速公路建设对沿线景观格局的影响

采用遥感和地理信息技术,对大理至丽江高速公路建设前沿线景观和建设后沿线模拟景观进行分类和制图,并进行高速公路修建前后景观指数计算,从类斑和景观2个层次上分析了高速公路修建前后景观格局的变化.结果表明:高速公路的建设将导致景观格局的改变,缀块数目、缀块密度增加和最大缀块指数的减小,表明景观异质性增加;通过公路两侧缓冲区取样分析,高速公路修建对沿线小范围的景观格局影响较大,随着离公路距离的增加,影响逐渐减小.     

基于道路儿何模型的单目测距算法

在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法.实验证明,系统的实时性好,精度高,达到了实用要求.     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性.     

软土路基处理浅析

大量工程实践证明，软土地基处理是影响软土地区高速公路建设周期和投资的关键因素之一。在软土地基上修建高速公路，采用的软基处理方式应进行系统地分析、比较，处理方法应同高速公路的工期与造价相结合，符合软基处理的经济性、实用性、合理性的基本原则。     

改进的空间蚂蚁聚类算法

障碍约束下的空间聚类问题具有很强的实用价值,是空间数据挖掘中的一个重要研究课题.笔者讨论了带障碍约束的空间聚类问题,研究了一种基于蚂蚁算法的带障碍约束空间数据聚类分析方法,设计了一个带障碍约束的蚂蚁空间聚类算法.实验表明,该方法兼顾了局部收敛和全局收敛性能,考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使聚类结果更具有实际意义.     

高速公路桥梁养护与管理问题探讨

近年来,随着我国高速公路的快速发展,高速公路网基本形成,高速公路在我国修建已有十几年历史,公路桥梁养护与管理工作越来越显得重要,高速公路桥梁养护的好坏直接关系到公路交通安全和畅通。本文主要针对目前高速公路桥梁养护状况,管理方式和存在的问题,提出几点养护措施和建议。     

小议如何做好山区高速公路初期建设工程

在山区修建高速公路是改变山区落后面貌造福于民的工程,但是高速公路的修建必然要改变山区原有的自然环境和质态环境,其较之于平原地区高速公路建设尤甚。因而在工程建设之初就要对山区高速公路建设地质、山区高速公路的质量控制做好探讨和规划。     

农村公路建设的重要性及技术方案探讨

本文通过对农村公路修建的必要性和适用性的分析讨论,总结出农村公路修建必须坚持的二十四字方针,并通过技术性的创新,将修建农村公路中的供需矛盾减轻,使农村公路建设真正顺乎民心、惠及民众、真正做到高速公路、干线公路与农村公路三位一体化.     

凸整数规划问题的混合蚁群算法

混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多, 比原来的混合蚁群算法找到更好的解     

带有侦察子群的蚁群系统

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法--带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度.     

蚁群算法的研究现状和应用及蚂蚁智能体的硬件实现

概要地对近年来引起广泛兴趣的蚁群算法的研究现状进行了考察，简要地介绍了几种修正的蚁群算法，如蚁群系统（ACS）、最大最小蚁群系统（MMAS），具有变异特征的蚁群算法，与遗传算法相结合的蚁群算法等；大致介绍了几种蚂蚁智能体的硬件实现，并且以蚁群算法在电力系统中的几个应用为例，考察了它在实际应用问题相结合时的一些情况。     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

一种求解TSP问题的改进蚂蚁群算法

通过用混合型蚂蚁群算法求解TSP问题的方法和步骤 ,并以att5 32 (美国 5 32个城市 )为例给出计算实验结果 ,说明混合型蚂蚁群算法改进了标准蚂蚁群算法的效率和计算结果的质量     

高蛋白昆虫食品的研究

详细介绍了高蛋白昆虫食品的生产工艺和最佳配方的获得,并对其主要机理进行了探讨。     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群 - 遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表明,本算法减少了能耗,延长了网络生存时间,提高了网络的可靠性和自适应性.     

基于蚁群算法的智能人工腿最优PID控制器设计

以蚁群系统和蚁群算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法.该控制器以系统单位阶跃响应的超调量σ、上升时间tc以及调整时间ts为性能指标,针对给定的控制对象,利用所建立的蚁群算法搜索出一组最优PID参数K*p,*i及T*d,作为实时控制中PID控制器的参数.该控制器被用于控制智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程.