基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

基于蚁群算法的旅游线路优化

旅游成为当今休闲放松的重要方式,每位旅客受空间、时间和经济能力限制具有不同需求,因此游客面临的首要问题就是选择适合的旅游线路。针对宣城市丰富的旅游资源,利用蚁群算法对13个特色景点进行线路规划,然后建立带约束线路规划模型,并通过评价分析求得最优结果。实验表明:该方法能为不同游客推荐不同需求的旅游线路。     

改进蚁群算法在灭火机器人路径规划中的应用

提出了一种改进的蚁群算法应用于灭火机器人路径规划。该算法利用自适应更新的策略设计出最佳避障路径,建立了简洁明了的蚁群优化算法,从而对灭火机器人行走路径进行了优化处理。该方法不仅使灭火机器人在未知环境寻找火源过程中能够有效避开障碍物,而且能使机器人行走路径最短,所用时间最少。经仿真和实物机器人实验证明了该算法的可靠性和有效性。     

基于蚁群算法的校服衣片排样优化算法

蚁群算法是一种仿生类进化算法,通过模拟信息素更新和节点转移策略,求解出优化组合问题的最优解。针对某校服厂衣片的特殊性,采用更精确的梯形包络。在此基础上,用蚁群算法对包络梯形进行求出排样序列,并用基于最低水平搜索算法得出排放位置。根据提出的算法,设计了程序代码,并与矩形包络和遗传算法进行对比,验证了方案的可行性和有效性。     

改进蚁群算法在合肥市包河区果蔬配送中的应用研究

路径优化是运输过程中必须考虑的问题。合理的路径既节省时间成本,又提高工作效率。文章引入蚁群算法和改进蚁群算法,利用算法的优越性,解决合肥市包河区处于快速发展状态下居民对果蔬需求的现实性,进而需要研究果蔬配送过程的路径问题,基于找出最优路径解,运用蚁群算法与改进蚁群算法解决果蔬配送,并对两种算法求出的解进行对比分析,找出最短路径,结果说明解决包河区果蔬配送路径的必要性,也说明算法在新环境中的适应性。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划

为在不同工况下为汽车规划出一条安全且合理的局部避障路径,利用MAKLINK图论法建立带有障碍物的二维环境模型,通过Dijkstra算法规划初始次优避障路径,考虑车辆运动学等约束改进蚁群算法,从而搜索出一条最优避障路径。在Simulink中搭建车辆-驾驶员闭环系统模型,将最优避障路径输入到该模型中进行路径跟随;根据汽车主动安全评价指标对路径跟随效果及车辆横向稳定状态进行评价。结果表明:改进蚁群算法规划出的避障路径具有较好的跟随效果,且符合车辆横向稳定性要求。说明改进后的蚁群算法进行汽车局部路径规划具备一定可行性。     

基于改进蚁群算法的商业银行信用风险评估方法

对原蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,并首次将蚁群算法应用于商业银行的信用风险评估问题,取得满意的结果。通过将计算结果与回归分类算法、判别分析和遗传规则进行比较,表明应用该算法解决商业信用风险问题更加有效。     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

基于改进蚁群算法的电缆防盗网络组网方法

为了使应用于低压配电网络中的电缆防盗系统能够可靠、快速地实现系统中主从站点间的通信,在分析系统工作方法、主体结构及拓扑变化的前提下,给出一种基于改进蚁群算法的系统组网方法。该方法对蚁群算法中的信息素挥发系数进行数值大小的限制,尽可能地扩大搜索范围,降低算法陷入局部最优的可能性,从而在全局最优的情况下获得算法的最优解。仿真结果表明:改进的蚁群算法在网络状态正常及发生故障的情况下,都具有更快的寻优速度,且完成通信所需的节点跳数更少,有效地提高了电缆防盗系统的运行可靠性,从而保障了系统实时监控功能的实现。     

基于改进蚁群算法的高校图书馆书目检索策略研究

针对传统的基于关键字查询的信息检索系统存在的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的高校图书馆书目检索策略。针对蚁群算法随机优化方法的聚类结果不稳定性问题,提出了基于改进蚁群算法的图书智能检索系统的基础模型,实验证明,改进后的蚁群算法智能检索系统能够检索到与关键字语义相关的信息,如同义、近义等关系,提高了传统图书检索系统的检索效率。     

基于灵敏度分析及改进遗传算法的悬架运动学仿真优化

针对某电动三厢轿车的麦弗逊式前悬架,在悬架KC仿真试验中出现的车轮跳动转向梯度偏大易造成不足转向度过大、车轮跳动外倾梯度过大易造成轮胎磨损的悬架运动学问题进行优化。优化策略为:首先采用灵敏度分析确定优化变量,即通过试验设计方法对设计变量及响应函数进行迭代计算,通过响应面法对数据进行数学回归分析,从而确定设计变量的灵敏度,进而确定优化变量;然后基于改进的遗传算法(NSGA-II),即在传统NSGA-II算法中加入了精英保持策略,对确定出来的优化变量进行多目标优化。优化结果表明,该方法去除了相关度较小的设计变量,提高了算法精度,缩短了计算时间。     

一种改进的鸟群优化算法

针对鸟群算法在求解高维复杂问题时常常陷入局部最优解,尤其在鸟群觅食的过程中总是出现早熟的现象,提出一种改进的鸟群算法。将惯性粒子和模糊推理引入觅食过程,使那些正在觅食的鸟跳出局部最优解以增强全局寻优的能力。随着算法迭代次数的增加,逐渐减小飞行状态中的生产者对乞讨者的影响,从而使影响因子不断减小;然后用Gauss混沌映射对算法进行扰动,增加算法的多样性;最后用4种算法的6个测试函数进行数值仿真。数值试验结果证明了本文算法具有较强的收敛速度和收敛精度。     

蚁群聚类分析算法在茶叶等级分类识别中的应用

来自非原产地的龙井茶已经严重影响了原产地茶叶的信誉与销售。为了减弱这种影响,文章提出了一种蚁群聚类算法应用在茶叶等级分类识别上,因为相对于其他算法,蚁群聚类分析对未知分类的茶叶实行自动分类更有优势。为综合分析茶叶的特性,采集了3个等级的茶叶,每个级别有60组样品,然后提取每个样品的图像和光谱特征共16个参数,将180组样品先自动随机分类。最后利用蚁群聚类分析算法实现样品自动归类。结果发现,与原分组比较后,基于蚁群聚类分析算法的分类识别率达到了92.2％。这表明利用蚁群聚类分析对未知茶叶等级分类是可行的。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

基于改进GA的四杆机构优化分析

选取四杆机构的最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为其优化目标,建立四杆机构优化模型,并利用遗传算法对四杆机构进行优化分析。对传统遗传算法的交叉概率与变异概率进行了改进,以克服其容易陷入局部最优的缺点。通过实验分析表明,不同的权系数对优化目标具有不同的影响,所提出的改进算法比传统的遗传算法具有较高的跟踪精度和较好的运动性能,更适用于四杆机构的优化。     

优化CamShift算法的适应度函数的船舶跟踪改进算法

针对内河船舶对象在动态背景下的目标跟踪展开研究,考虑船舶在内河运行环境的特点,以Cam Shift跟踪算法为基础,对其适应度函数进行优化设计,将期望值最优作为适应度函数的性能参量。设计中以目标区域颜色直方图概率密度和预测区域颜色直方图概率的期望值作为适应度函数,以此适应度作为视频帧中选择目标区域的参量。内河运行船舶实际摄制视频的跟踪分析结果表明:相对于传统的Cam Shift算法,改进后的算法提高了跟踪精度和系统稳定性。