分布物理网络拓扑发现

研究了分布混合型网络环境下的物理网络拓朴发现，提出了根搜索定理．分析了直接连接定理的不足，给出了一种新的基于简单连接定理和根搜索定理的算法，由于只利用标准的管理信息库，所以该算法不依赖于特定产品类别．通过简单连接定理，可用最少的信息来判断设备的连接关系，再利用根搜索定理进行设备的分类，获得物理网络拓朴；引入虚交换机的概念，用以解决哑交换机问题．该算法已用于分布网络管理系统，实验证明了它满足高效、快速、准确等网络拓朴生成的基本原则。     

基于群集智能的蚁群算法研究

指出了对蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点，介绍了蚁群算法的基本思想，分析了基本蚁群算法的特点和不足，针对这些不足讨论了多种改进方案，对改进方案与基本蚁群算法进行了比较，展望了该算法的工程应用前景．     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．     

融入遗传算子的蚁群算法求解TSP问题

提出一种融入遗传算子（Genetic Operator）的蚁群算法（ACAGO）求解旅行商问题（TSP）．蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法,并且已经在求解TSP问题上成功地应用．然而,基本的蚁群算法存在收拟速度慢,容易陷入局部最优等不足．ACAGO算法通过使用遗传算法的交叉算子和变异算子扩大解的局部搜索空间,而选择算子则可以使好的解集的信息素的浓度得到增强,加快了算法的收敛速度．文章对ACAGO算法的执行过程进行了说明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP PLib上的测试样例将该融入遗传算子的蚁群算法和基本的蚁群算法进行了比较．比较结果表明了本文的新的ACAGO算法具有更大的优势,它不但能使算法求解到更好的解,而且加快了算法的收敛速度．     

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．     

分散、递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用

提出了一种分散、递阶蚁群算法，它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题，形成一个执行层，而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程，从而得到递阶求解问题的整体最优解．该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题，即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题，再利用分散、递阶蚁群算法进行求解，结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题．与蚁群算法独立搜索比较，分散、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联．     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

基于改进蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法．对于给定的配电网模型，该算法根据各配电网站点建立初始信息素矩阵，然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来搜索配电网布局路径，并结合改进信息素刷新的方式和在蚁群搜索过程中引入曼哈顿距离以及弹性伸缩调节因子，使蚁群以较快的速度找到当前布局上的最优路径．通过具体的算例表明，该算法比一般蚁群优化规划算法具有更高的计算效率和优秀的全局搜索能力，同时有效地克服了在求解配电网规划问题时蚁群在局部最优解上的巡回而存在的效率不高以及未成熟收敛等现象．     

蚁群优化算法及其应用

介绍了蚁群优化理论的产生和发展过程，重点阐述了蚁群算法的基本原理．给出了算法的TSP问题模型，讨论了其研究现状和应用现状．对下一步的研究工作做了展望．     

星状集输管网拓扑结构的整体优化

针对星状集输管网结构特点,建立以管网建设总投资为目标函数,以系统中节点连接关系、站点位置、管线参数为优化变量的星状油气集输管网拓扑结构优化模型。将蚁群算法与遗传算法相结合对模型进行整体优化求解。在蚁群算法中,将节点连接关系的确定转化为路径选择问题,将启发因子表示为管段建设成本的函数,用路径方案对应的管网建设总成本计算信息素的积累量。在遗传算法中,以格雷码形式将站址信息储存于染色体上,用蚁群算法求得每种站址分布方案下最优井组和管径,并用其计算各染色体的适应度,从而同步求得最佳站址、最佳井组划分和管线参数。结果表明,所设计算法优化质量高于分级优化,且鲁棒性强,不受计算初始值影响。     

耦合体系拓扑空间的局部损坏与子空间的重构

本文设想由蚁穴和食物源之间多条可能路径形成一个网络结构空间,考察该空间的拓扑结构发生局部改变或出现缺损时,对蚁群寻找最佳路径的影响。采用蚁群优化算法进行模拟计算,构建出让耦合体系重新达到最优状态时所对应的拓扑结构,计算出相应的连接通道。研究发现,利用蚂蚁可搜索出新的路径通道,一方面,蚁群可以搜索出替代的路径通道,构建出子空间来弥补局部缺损带来的影响,恢复体系的相应功能;另一方面,蚂蚁搜寻的最佳路径与出现局部毁损的时间长短有关,分别对应于局部最优解和组合式最优解。研究表明,利用蚁群优化算法,不仅可以构建新的子空间修复信息通路,而且可以通过对信息过载现象来预测和排查神经网络或信息网络中的局部病变或故障所在。     

改进蚁群算法在车间作业调度中的应用研究

研究了基于机器最短加工时间的一类车间作业调度问题,建立了多约束的数学模型,为解决蚁群算法收敛性差和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于插入移动的领域搜索方法,并使用该领域搜索方法嵌入蚁群算法.采用国际著名的benchmark测试集FT06进行了实例验证,计算结果表明,该算法可收敛到最优值55,且最优值、平均值和标准差都优于蚁群算法,标准差远远小于蚁群算法.     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

输电塔塔身交叉斜材拓扑优化方法研究

提出将输电塔塔身交叉斜材的拓扑形式的优化问题分成三个步骤来完成:首先,针对塔重随节点数目变化具有单谷性的特点,提出利用斐波那契搜索确定最优的基节点数目,构建了原始的基结构模型;其次,提出了一种递归方法得到所有满足工程习惯的杆系拓扑形式,在此基础上结合蚁群算法寻找出最优的设计方案;最后,使用序列二级算法对塔身节点坐标进行调整.使用本方法对三个不同算例的塔身段斜材的拓扑和所有塔身节点坐标进行了优化,得到了新的杆系拓扑形式,相对原设计节省了一定钢材,并满足了工程实用性的要求.     

采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

基于信息素优化蚁群算法下的停车场系统设计

针对传统停车场管理系统人工成本高、管理难度大的问题,提出了一种基于信息素优化蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的停车场系统;该系统以STM32作为主控制器,终端节点负责数据收集,利用NB-IoT实现数据上传,采用手机APP和云平台对终端节点远程监控,采用粒子群算法为蚁群算法提供迭代初期值指导后,增强了...     

基于蚁群算法的爆炸图自动生成方法

提出一种局部爆炸图自动生成方法,为降低计算复杂度,利用蚁群算法求解零件的爆炸顺序.给出了零件爆炸距离的计算方法及爆炸图的构建过程.通过利用拆卸矩阵保证爆炸图中零件布局及零件爆炸方向的几何可行性.利用连接矩阵计算零件爆炸的连续性.以爆炸方向改变次数、零件爆炸连续性、爆炸距离为原则,求解优化的爆炸图布局.最后,以减速器三维模型为例进行验证,并对比UG NX软件的爆炸图自动生成功能,验证提出方法的可行性和有效性.     

图像边缘检测中的改进算法

针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进,使其计算基于邻域中节点的梯度,能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动.通过仿真实验表明:该算法与传统的蚁群算法相比,能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘.     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.