基于交换机制的自适应蚁群聚类算法

在研究了基本聚类模型的基础上,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,提出了一种基于蚁群最优化的自适应聚类分析的新方法。与之前的蚁群聚类不同,引入交换机制增强蚁群的觅食能力以提高聚类性能。该算法可以不用预先输入聚类数目,在仿真实验中该方法获得了比GCA算法和Kmeans算法更好的表现,表明这种基于交换机制的聚类算法具有较好的聚类性能。     

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.     

基于信息素改进的蚁群算法

蚁群算法是一种优秀的启发式算法,具有较强的鲁棒性。针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及容易陷入局部最优的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法,该算法通过在信息素挥发系数上增加一个收敛函数,加快了收敛速度;通过信息素增量与优秀路径选择相结合,引导算法收敛到最优路径,实验结果表明,改进后的算法在收敛速度和全局寻优能力上有了较大的提高。     

金属圆锥体阵列对弹丸的导偏特性试验

为了提高防护目标抗高速弹丸的侵彻能力,研究了一种新的防护导偏结构。将金属圆锥体阵列作为导偏层基本结构,利用直径为37 mm的半穿甲弹进行打击试验,考察导偏层对高速弹丸的导偏特性。分析了导偏的基本过程及影响导偏效果的主要因素,并对弹丸偏转前后侵彻混凝土靶板深度进行了对比研究。试验结果表明:金属圆锥体阵列导偏层对高速弹丸具有良好的导偏效果和减缓速度的作用,可大大降低高速弹丸的侵彻威力。提出了该类导偏层在工程应用中应注意的问题。     

汽车防抱死制动系统可靠性模糊分配方法

为了保证汽车ABS制动系统工作的可靠性,分析了影响汽车ABS系统可靠性的诸因素,利用模糊综合评判法对该系统的可靠性实施分配,将影响ABS系统可靠性的各种因素进行综合与量化,从而对系统的可靠性进行科学合理的分配。以某汽车ABS系统为实例,给出了系统可靠性的分配结果。结果表明,该方法可行和有效。     

求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

防空C3I目标分配问题的ACO-SA混合优化策略研究

防空C3I系统的目标分配已成为现代防空作战指挥不可缺少的决策支持,针对这一问题,提出了蚁群-模拟退火(ACO-SA)混合优化策略。在该策略中,蚁群系统的一次周游过程中的最优路线作为模拟退火算法的初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新新解对应路径上的信息素,蚁群算法(ACO)再根据新的信息素分布进行并行搜索。实验表明,与单一ACO和SA算法相比,这种ACO-SA混合优化策略在解决同一防空C3I系统的目标分配问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。     

基于蚁群算法的P2P网络路由

对等计算是目前分布计算领域的一个研究热点。对于对等网络系统来说,路由效率是一个关键问题。在此应用蚁群算法到对等网路由中,解决P2P网络的路由问题。仿真实验证实该方法是有效、可行的。     

基于蚁群算法的港口集装箱运输网络径流优化

针对区域性港口集装箱海上运输网络系统的最小费用流问题,引入新兴的智能仿生蚁群优化算法,用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻优能力来解决集装箱海上运输网络系统的非线性NP-C问题;构建蚁群优化模型对某外贸经济区域内的集装箱运输网络系统进行优化计算,结果表明,所提出的优化模型可以使网络费用流在较短时间内收敛到最优状态,为下一步合理进行集装箱运输网络的航线配置提供了一个参考依据.     

基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解

建立了新的公交路线走向的数学模型.该模型以动态直达人数为目标,路线的非直线系数为限制条件,并结合蚁群算法给出了求解路线优化设计模型的相应步骤.通过对案例的仿真,证明了该模型及求解算法的可行性和有效性.