船舶管路综合布局优化

一艘完整的船舶就像一个人体,管路就像人体中的血管,承载着连接系统,输送工作介质等多项功能,有了它,才能使船上各系统的功能得以正常连接和发挥作用。管路设计是船舶设计中重要的设计内容与组成部分,同时,管路布局的好坏直接决定着一艘船舶的质量与经济成本。同一艘船舶,同一个舱室,同样的系统原理,不同的设计人员做出的管路布局往往差别很大。排除违反系统原理及违反各规范要求的情况,合情合理的管路布局仍然千差万别,这就要求管路布局设计人员从多方面优化当前设计。     

基于协同进化和并行计算的船舶管路布置方法

为解决船舶管路协同布置问题,提出一种适合求解多管路或分支管路协同布置的算法框架.通过为每条管路或分支生成对应的进化种群,将管路间的协同布置转换为种群间的协同进化.基于提出的路径连接点概念,生成管路接口间的候选路径种群,并对种群进行交叉、变异操作.使用A~*算法作为寻路算子,提高了生成路径的质量,同时保证了路径的有效性.为了提高运算效率,引入并行计算策略对算法框架和A~*算法进行改进.最后,两个仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的三维管路优化

针对目前凝汽器接颈部分管路设计主要采用经验设计方法却没有理论方面支持的问题,提出一种采用蚁群算法对凝汽器接颈部分管路进行优化的方法,以VC 为编程平台,并用Unigraphics NX5进行算法仿真.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于CAFSC算法的航空发动机多管路智能布局

针对航空发动机多管路布局问题,运用协同进化的思想,结合混沌人工鱼群算法,提出了基于混沌人工鱼群协同进化算法的航空发动机多管路智能布局方法.该方法将每个管路对应一个种群,一方面采用混沌人工鱼群算法使各物种在自己的种群中进行独立进化,另一方面采用合作型协同进化方法对由选取的代表构成的系统模型进行进化以使多管路布局达到全局最优.该算法不仅避免了在管路增多情况下的组合爆炸现象,而且不用考虑布局顺序从整体上优化管路布局.     

基于粒子群和蚁群算法的船舶机舱规划方法

基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的船舶主尺度优化

在基本蚁群算法(ACA)基础上重构解空间,并加入混沌映射机制得到改进蚁群算法(IACA).分别用该方法和基本蚁群算法求解同一船舶主尺度(船长、船宽、吃水、型深等)优化问题,并与混沌优化的结果进行对比,结果表明改进蚁群算法搜索效率更高,全局优化稳定性更强.在此基础上,就改进蚁群算法中的参数对主尺度优化的影响进行了分析,发现全局优化结果与参数的选取有直接关系,只有合理设计参数才能得到船舶主尺度优化的全局最优点.     

蚁群算法及其连续优化算法初析

通过对TSP问题的蚁群算法介绍,初步分析了构造一个通用的、应用于连续空间的蚁群算法的几个关键问题,并提出了构造该算法的基本框架。     

用于多维函数优化的蚁群算法

在借鉴献[1]基本思想的基础上，改进了蚁群算法搜索策略，该策略能提高搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性，为蚁群算法应用于实际优化问题提供了一条可行途径，数值算例结果表明本的搜索策略能较好地找到近似全局最优解，是一种有效的近似方法。     

船舶管路智能布局优化设计

针对复杂多变的船舶管路布局空间结构,建立了包括布局空间模型、障碍物模型、管路模型和布局优劣区域模型的船舶管路布局环境模型;结合船舶管路布局特点,对管路的智能布局方向指导机制进行了研究,提出了方向参数设置的参考和建议.在建立环境模型和方向指导机制的基础上,运用改进遗传算法对船舶管路进行了布局优化设计,并通过数值仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于CMP的多种并行蚁群算法及比较

基于片上多核处理器(Chip Multi-processor,CMP)的多种并行蚁群算法,包括并行最大最小蚂蚁系统、并行蚁群系统及两者的混合等5个并行算法,提出一种在CMP的每个处理器核心上模拟一个子蚁群,整体蚁群共享同一信息素矩阵,实现信息素隐式交流的方法.用多线程实时优先级实现该算法,并用若干旅行商问题实例进行了测试,分析了不同并行策略的影响.测试结果表明,基于CMP的并行蚁群具有相对于核心数目的线性加速比,异种蚁群混合策略在解的稳定性上更具优势。     

一种改进的并行蚁群优化求解算法

为了提高并行蚁群优化算法的求解性能,对ACO算法进行了改进.针对有明显聚类特征的大规模TSP问题,充分利用问题本身所具有的特征,提出了一种带聚类处理的蚁群算法,该算法比较ACS算法可以在更短的时间内找到相同质量的解,而且在相同的运行时间内,该改进算法总能找到最好的解.在VC++环境下进行仿真实验,求解了TSP库中的实例pr136、pr107,分别得到了其最短距离,结果表明了编程思路的正确性及高效性.     

求解最短路径路由蚁群算法的改进

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过对最短路径路由算法的仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

基于改进蚁群算法的双向物流路径优化

针对物流路径优化已有算法运算过程复杂、精度不高、过早收敛等问题,对蚁群算法进行了改进,以解决物流路径优化问题.为了消除蚁群算法的易停滞、收敛慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进.针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好地考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确地找到合适的下一节点,从而得到更优的路线.     

基于拥塞控制的无线传感网蚁群最优化路由协议

无线传感网络（wireless sensor network,WSN）存在网络拥塞问题,并且网络的拥塞会造成丢包和能量的急剧损耗.针对网络拥塞问题,在高效节能蚁群路由(energy-efficient ant-based routing,EEABR)算法的基础上,提出基于拥塞控制的EEABR路由协议的改进的EEABR(improved EEABR,IEEABR)算法,该算法的核心是利用媒体访问控制（media access control,MAC）层上的包队列长路信息作为衡量拥塞度的标准,并作为寻找最优路径的判据之一.仿真结果表明,该算法具有投递率高和端到端时延小的特点,适合作为WSN的路由协议.     

基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络路由研究

通过对蚁群算法(ACO)的研究,设计了一种适合无线多媒体传感器网络的路由协议.该算法模拟自然界蚂蚁群体在寻找路径的方式,在节点发送数据包时,以该路径之前发送数据包的频率以及通过该路径的代价为参数,计算选择该节点为下一跳的转发概率.仿真结果表明,采用该算法时,节点的平均寿命要比采用传统的定向投递算法时的节点寿命高20%,数据包成功发送速度也远远高于传统算法.     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

基于路由代价的无线传感器网络蚁群路由算法

能耗最小化和能耗均衡是无线传感器网络路由算法的两个主要问题.文中从无线传感器网络蚁群路由算法出发,分析了启发式因子的各种构建方式对能耗最小化和能耗均衡的影响,提出了无线传感器网络的路由代价模型,并以此构建启发式因子.对比各种构建方式的仿真结果可以看出,使用路由代价构建启发式因子更为合理,该构建方式在网络寿命和均衡性方面...