改进型蚁群算法在内燃机径向滑动轴承优化设计中的应用

蚁群算法的应用与改进

蚁群算法的应用与改进作者：宗泽宏来源：《电子技术与软件工程》2017年第01期蚁群算法（ACA）作为一种仿生进化算法，现多应用于优化领域。

它是通过对自然界蚂蚁的寻径方式进行仿真分析之后而获得一种随机搜索方法，该方法可用于处理组合优化问题。

在本文，在对该算法的基本原理进行介绍之后，对数学模型的构建以及算法的进一步优化进行阐释，最后对其应用前景予以预测。

【关键词】蚁群算法仿生进化随机搜索1 引言在信息量不断扩大的今天，数据挖掘技术所具有的优良性能开始凸现。

数据挖掘技术的改进与优化有利于帮助我们从大规模数据中筛选出有用的信息与应用模式。

对于数据挖掘技术而言，探寻一种更高效的算法是改进与优化此技术的核心。

1991年，意大利著名研究学者M.Dorigo率先提出了一种新型仿生算法ACA，也就是本文所研究的蚁群算法。

在对蚂蚁的一系列行为进行深入研究之后提出了其基本原理并构建了相应的数学模型——蚁群算法，之后将其用于获得旅行商问题（TSP）的解释。

2 蚁群算法的原理ACA是通过深入研究蚂蚁行为而形成的一种自然算法。

该算法最突出的特征是蚂蚁会通过“信息素” （pheromone）和其他蚂蚁保持间接异步联系。

蚂蚁在行动的过程中，会在其走过的路上残留下一些信息素，这些信息素能够被同群的蚂蚁伙伴所感知，并且会对蚂蚁行为产生影响。

即在相同时间内，离食物愈近的路径会被更多的蚂蚁选择，所留下的信息素也会愈来愈浓，后期蚂蚁选择此路径的概率便会更大。

该过程会持续迭代，一直持续到所有蚂蚁都选择了较短路线。

阿根廷蚂蚁在开始觅食时就会自动分泌并残留费洛蒙（pheromone）痕迹。

实验者准备了两个大槽，其中一个放入阿根廷蚁群，另外一个放入食物。

之后，在两个槽之间搭建了一个小桥。

实验者们在这座桥上进行了特别设计，即在桥的跨距1/4的地方，划分为两条路，尽管两条路都能够达到食物槽，不过其路径距离不同，其中一条路大约是另一条路的2倍。

对此，蚂蚁们会做出什么样的选择呢？就像预期的那样，蚂蚁在非常短的时间内就明确了最佳路径。

蚁群算法原理及其应用

蚁群算法原理及其应用1.介绍蚁群算法蚁群算法是基于群体智能的一种优化算法，它是由蚂蚁觅食行为得到的灵感而设计的。

它通过模拟蚂蚁觅食时的信息素传递、挥发和追随机制，以寻找最优解，在优化搜索问题方面表现出了很高的效率和准确率。

蚁群算法的核心思想是通过模拟蚂蚁觅食时的联合行为，来寻找最优解。

在蚂蚁觅食的过程中，蚂蚁们会释放信息素，并且在寻找食物的过程中会不断地追随信息素浓度最高的路径。

最终，所有蚂蚁都会找到最短路径，这是通过信息素的积累实现的。

同样的，蚁群算法也是通过信息素的积累来找到最优解。

2.蚁群算法工作原理蚁群算法是基于蚂蚁觅食行为的优化算法，其主要的工作原理是通过模拟蚂蚁的联合行为寻找最优解。

其过程可以分为蚂蚁编号、路径选择、信息素更新三个阶段。

蚂蚁编号：首先，将每只蚂蚁进行编号，这个编号的目的是为了标识蚂蚁，以便于后面对信息素的更新和路径选择进行控制。

路径选择：在路径选择过程中，每只蚂蚁都会根据自己当前的位置，以及路径上已有的信息素浓度等因素，选择一条路径进行行走。

在这个过程中，蚂蚁们会保留走过的路径，并且释放信息素。

信息素更新：在信息素更新过程中，所有路径上的信息素浓度都会发生变化，其中信息素的浓度会受到蚂蚁在路径上的行走距离、信息素挥发率、以及其他因素的影响。

所有蚂蚁行走结束后，信息素更新过程便开始了。

3.蚁群算法的应用领域蚁群算法在解决优化问题方面具有很大的应用潜力，其能够用于很多领域。

以下是蚁群算法在各个领域的应用举例：（1）路径规划领域蚁群算法可以应用在路径规划领域中，用于求解最短路径和最优路径问题。

在实际应用中，蚁群算法在公共交通网络、航空路线规划、车辆路径优化等方面都表现出了很好的效果。

（2）组合优化领域蚁群算法在组合优化领域中得到了广泛的应用，可以用于解决如旅行商问题、装载问题、集合划分问题等复杂的组合优化问题。

（3）机器学习领域蚁群算法在机器学习领域的应用，包括聚类、分类、特征选择等方面。

改进蚁群算法的云计算任务调度方法

改进蚁群算法的云计算任务调度方法谢伟增【摘要】针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.%Aiming at the shortage of the ant colony algorithm in the solving process of cloud computing task scheduling problem, this paper presents a novel task scheduling method of cloud computing based on improved ant colony algorithm, in order to find the best cloud computing task scheduling scheme. Firstly, this paper analyzes current status of research on task scheduling in the cloud computing, and describes the problem in detail. And then ant colony algorithm is used to solve the problem of cloud computing task scheduling, and the defects of standard ant colony algorithm are improved. Finally the performance of the proposed method is tested on the CloudSim platform. The results show that the improved ant colony algorithm not only can find better scheduling scheme for cloud computing tasks, but also speed up the completion of the cloud computing tasks, which has a certain practical application value.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)006【总页数】4页(P198-201)【关键词】云计算技术;任务调度问题;蚁群优化算法;仿真测试【作者】谢伟增【作者单位】河南司法警官职业学院信息技术系, 郑州 450046【正文语种】中文在云计算系统中, 任务种类多、规模大, 而任务调度优劣直接影响云计算的服务质量, 因此如何对云计算任务进行合理调度, 成为当前云计算系统中急需解决的问题[1,2].多年来, 学者们对云计算任务调度问题进行了研究, 出现了许多云计算任务调度方法[3]. 通常情况下, 首先采用Map/Reduce方式对云计算任务进行处理, 将大规模任务划分成多个子任务, 然后每一个子任务通过Map阶段和Reduce阶段实现调度[4]. 相关研究结果表明, 云计算任务调度问题属于NP问题, 当前主要采用启发式算法对云计算任务调度问题进行求解[5,6]. 出现了基于遗传算法、粒子群算法、蚁群优化算法(ant colony optimization, ACO)[7,8]的云计算任务调度方法, 通过模拟自然界生物一些行为对问题进行求解, 保证各个节点资源的负责均衡, 尤其是蚁群算法的实际应用范围更广[9]. 在实际应用, 蚁群优化算法还有自身缺陷, 如易陷入局部最优解, 后期收敛速度, 慢搜索时间长等[10]. 为了标准蚁群优化算法存在的不足, 一些者学对其进行了相应的改进, 如文献[11]提出基于蚂蚁分类的蚁群算法, 但是其求解结果并不理想.为了加快云计算任务完成时间, 提高云计算资源的利用率, 针对标准蚁群算法存在不足, 提出了改进蚁群优化算法的云计算任务调度优化方法, 并通过具体化实验验证分析有可行性.当前云计算系统均采用Map/Reduce分布式计算模式处理海量数据, 其工作流程如图1所示. Map/Reduce包括Map和Reduce两个关键阶段, 具体如下:1) Map阶段将用户提交的任务划分多个子任务, 然后给子任务分配相应节点执行, 执行后将结果反馈给主节点.2) Reduce阶段汇聚Map阶段各节点的结果, 并将最终结果输出, 产生R个输出文件.子任务的数量要远远大于云计算节点数, 使得每个节点均要执行多个子任务, 合理对子任务分配, 保证各节点的负载均衡和完成时间最短, 即云计算任务调度算法要解决的问题.3.1 标准蚁群优化算法Dorigo等启到蚁群觅食行为的启发, 提高了蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法. 设蚂蚁数量m, 蚂蚁均从起始节点出发, 它们根据一定概率转移到下一个节点, 节点i转移到j的概率为:式中, 为边(i,j)上的信息素, 表示与边(i,j)相关的启发信息函数; α和β为信息素因子和启发因子.由式(1)可知, 蚂蚁更加容易选择离当前节点距离较短且信息素较多的城市节点. 为了防止路径上的信息素无限制累加, 将使用挥发信息素的机制, 以更有利于发现最优的解. 当蚂蚁找到一条起点到终点的路径后马上更新每条边的信息素, 信息素更新规则如下:式中, ρ∈[0,1]为信息素挥发系数, 为第k只蚂蚁在本次循环中留在边(i,j)上信息素的增量, 为所有m只蚂蚁本次循环中留在边(i,j)上信息素的增量之和, 其计算方式为: 式中, 信息素大小Q为常数, Lk为第k只蚂蚁本次的路径总长度.3.2蚁群算法的改进3.2.1改进选择下一节点概率计算公式改进算法中蚂蚁从当前节点i选择节点j公式为:式中, q0∈(0,1)是给定的参数, q是随机数.当q<q0时, j取allowedi中使求得最大的k, 能够得到使边(i,k)信息素最高、距离i最短的节点作为下一节点.当q>q0时, 式(1)的启发信息函数采用是当前节点i到j的距离反比函数, 改进算法使用作为启发信息函数, 采用节点j到目标节点的距离来设定期望值, 其中距离目标点最近的节点的期望值最大, 使得蚂蚁更加倾向于选择离目标节点更近的节点.3.2.2 启发因子β的改进标准蚁群算法的β值是固定的. 在初始阶段, 信息素值为固定, 由式(4)可知, 此时信息素对解的搜索没有指导的作用, 随着算法的运行, 信息素值会根据不同路径而不断更新, 体现出全局最优解的信息, 此时信息素的作用极大地提高, 因此将启发因子β设计为一个迭代次数的减函数, 即:式中, b为常数, i为当前迭代次数.初始阶段β值较大, 主要依赖于启发信息探索路径, 以提高算法的收敛速度, 随着循环次数的增加, β值越来越小, 后期依赖于信息素强度来选择路径, 充分发挥信息素的指导作用, 能够充分地利用启发值和信息素来搜索路径.3.2.3 信息素更新的改进在蚂蚁选中边(i,j)后, 立即按式(6)更新边(i,j)上的信息素:式中, lk是指本次迭代中第k只蚂蚁已经走过的路径长度.当蚂蚁选择了一条边以后适当减少该边的信息素, 增加蚂蚁选择其它边的概率, 当所有蚂蚁都走完一次循环之后, 根据式(7)执行信息素的全局更新, 从而使得最佳路径的搜索概率越来越大.式中, Lgbest为目前为止得到的最优路径长度.设定改进蚁群算法中蚂蚁访问的为一个N×M的点阵空间, 将蚂蚁寻找最优路径的过程看作一个任务调度过程, 即蚂蚁走到点(n,m)时就将任务m分配给节点n. 每只蚂蚁在每个节点留下的信息素由该节点完成任务的时间决定. 每只蚂蚁不重复经过相同的节点. 设蚂蚁数为X, ACA算法的迭代次数为ε, 本文云计算任务调度方法工作流程如图2所示.基于改进蚁群算法的云计算任务调度如下:1)设置参数. 设置云计算节点数N、任务数M; 设定蚂蚁的搜索空间, 设定迭代次数ε、蚂蚁只数X、参数α、β、ρ等. 按照任务调度序列矩阵L随机选择蚂蚁的起始点.2)任务调度(蚂蚁寻找路径)并进行局部信息素更新和矩阵L更新, 蚂蚁根据节点上信息素计算转移概率并进行移动.3)对蚂蚁所经过路径信息素进行局部更新.4)对所有蚂蚁完整的完成一次迭代的信息素进行全局更新.5)若满足最大迭代次数, 则输出最终任务调度分配矩阵A, 即最优调度方案, 否则跳转到2)继续进行下一次迭代.为了分析改进蚁群算法的云计算任务调度优化效果, 在CloudSim平台进行仿真测试, 选择标准蚁群算法进行对比测试, 当任务数为100、节点资源为10时, 标准蚁群算法、改进蚁群算法得到最优云计算任务调度优化方案的任务完成时间如图3所示. 相对于标准蚁群算法, 改进蚁群算法的任务完成时间更少, 加快了云计算任务的完成速度, 提高了云计算系统的工作效率.当任务数为1000、节点资源为10时, 标准蚁群算法、改进蚁群算法的任务完成时间如图4所示. 改进蚁群算法找到最优云计算任务调度方案, 且其迭代次数少于标准蚁群算法, 这是由于改进蚁群算法克服了标准蚁群算法易获得局部最优解的缺陷, 缩短了云计算系统的任务调度问题求解时间, 取得了更好的任务调度效果.为了找到最佳的云计算任务调度方案, 提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法. 首先云计算任务调度问题进行了描述, 然后采用改进蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解, 最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试. 结果表明, 改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案, 加快云计算任务完成速度, 是一种性能优异的云计算任务调度问题求解算法.1 Chien A, Calder B, Elbert S, et al. Entropia: Architecture and performance of an enterprise desktop grid system. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2003, 63(5):597–610.2 Rochwerger B, Breitgand D, Levy E, et al. The reservoir model and architecture for open federated cloud computing. IBM Journal of Research and Development, 2009, 53(4): 1–17.3 李建锋,彭舰.云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法.计算机应用,2011,31(1):184–186.4 Buyya R. Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing [Thesis]. Melbourne: Monash University, 2002.5 孙瑞锋,赵政文.基于云计算的资源调度策略.航空计算技术,2010,40(3):103–105.6 左利云,左利锋.云计算中基于预先分类的调度优化算法. 计算机工程与设计,2012,33 (4):1357–1361.7 李欢,虞慧群.云计算中基于进化算法的任务调度策略.华东理工大学学报(自然科学版),2015,41(4):556–562.8 华夏渝,郑骏,胡文心.基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法.华东师范大学学报(自然科学版),2010,11(1): 127–134.9 王登科,李忠.基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法.计算机与应用软件,2013,30(1):291–294.10 张焕青,张学平,王海涛,刘彦涵.基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度.微电子学与计算机,2015,32(10): 31–35.11 王更生,俞云新,等.基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题.华东交通大学学报,2010,27(2):57–61.。

蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用

c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。

智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。

路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。

最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。

近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。

A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。

随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。

基于人工智能算法和CFD仿真的滑动轴承优化设计

应用
支持向量机算法具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于处理小样本数据和高度非线性问题。
优势
遗传算法
03
CFD仿真在滑动轴承优化设计中的应用
Hale Waihona Puke CFD仿真基本原理求解方法
CFD仿真通过离散化连续方程，利用计算机求解离散化的方程，得到流场的数值解。
边界条件和初始条件
CFD仿真的结果受到边界条件和初始条件的影响，正确设置这些条件是获得准确结果的关键。
基于人工智能算法和cfd仿真的滑动轴承优化设计
2023-11-05
contents
目录
引言人工智能算法在滑动轴承优化设计中的应用CFD仿真在滑动轴承优化设计中的应用基于人工智能算法和CFD仿真的滑动轴承优化设计实现
contents
目录
滑动轴承优化设计实验验证与性能评估结论与展望
01
引言
滑动轴承在工业领域具有广泛应用，如航空、能源、化工等。
流体力学基础
CFD仿真基于流体力学理论，通过数值模拟方法，可以预测和分析流体在特定条件下的行为。
01
02
模型建立
根据滑动轴承的实际结构，建立数值模型。
网格生成
对模型进行网格生成，以便进行离散化处理。
边界条件和初始条件设置
根据滑动轴承的实际运行条件，设置合适的边界条件和初始条件。
求解与结果分析
通过CFD软件求解模型，并分析结果，如压力分布、速度分布等。
01
02
03
06
结论与展望
研究结论
当前研究主要集中在滑动轴承的优化设计上，尚未考虑其他因素如材料、制造工艺等对轴承性能的影响。
CFD仿真在轴承优化设计中虽然已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题，如计算精度、计算效率等，需要进一步改进和完善。

蚁群算法与其他原理相结合在机械优化设计中的应用

１蚁群算法
变异处理，这样就可以在原有的算法结果的基础上进行优
１．１蚁群算法基本原理
化。这样就把基本的蚁群算法与遗传算法中的遗传变异效这样遗传蚁群算法原理就产生了。蚁群算法是由ＭａｒｃｏＤｏｒｉｇｏ于１９９２年在他的博士论文应相结合起来。中提出的一种用来寻找最优优路径的概率型算法。蚁群算２．２遗传蚁群算法模型及其实现（以平面四杆机构优化
第３３卷第３期
Ｖ０１．３３Ｎｏ．３
企业技术开发
ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ０ＦＥＮＴＥＲＰＲＩＳＥ
２０１４年１月
Ｊａｎ．２０１４
蚁用
图１平面四杆机构结构简图
并且当平面四杆机构按主从动件给定的约束条件进
这样独立参数就有５个，即３根杆长和从动件输基金项目：西南大学“ 国家级大学生创新创业训练计划 ” ，项目资行设计时，助，项目编号：２０１３１０６３５０５１。出起始位置角、主动件的输入起始位置角。因此为了便于
徐小六，白甫停。余雨
（西南大学工程技术学院，重庆４００７１６）
摘要：通常我们在机械结构优化设计中，常借助基本蚁群算法进行优化设计，虽然能使得到的结构能够达到预期的目标与要求。但是这种基本蚁群算法通过实践发现容易出现搜索求解速度慢等缺点。所以若将蚁群算法与元胞原理或

改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用

Vol. 36 No. 5May 2019第36卷第5期2019年5月计算机应用与软件Computer Applications and Software改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用吴耕锐心郭三学I 吴虎胜I 薄鸟2（武警工程大学装备管理与保障学院陕西西安710086）气武警警官学院基础部四川成都610213）'（武警警官学院信息通信系四川成都610213）摘要为对城市动态车辆路径进行优化，设计一种具有贪婪转移准则的改进多目标蚁群算法。

对蚂蚁执行多目标迭代局部搜索，在多个邻域上优化解或产生新的帕累托解。

使用SUMO 和NS2仿真软件，并用TraNS 软件进行交互，对西安市区500组不同出发点和终点数据进行测试。

结果表明，与两种传统优化算法相比，计算复杂度略有增加，但求解旅行时间明显缩短（平均少10%左右）；与三种最新优化算法对比，在不同迭代次数和不同车辆数量条件下，虽然收敛速度不全都最快，但求解旅行时间均为最短（平均少5%左右）。

该算法能更好满足行车时间硬要求，规避交通拥堵，能较好应用于动态车辆路径优化问题。

关键词蚁群算法动态路径优化多目标改进中图分类号 TP18文献标识码 ADOI ： 10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2019.05.043APPLICATION OF IMPROVED MUTIL-OBJECTIVEANT COLONY ALGORITHM IN DYNAMIC PATH OPTIMIZATIONWu Gengrui 1 3 Guo Sanxue 1 Wu Husheng 1 Bo Niao 21 ( College of Materiel Management and Support , Engineering University of PAP , Xi' an 710086, Shaanxi , China )2 ( The Basic Department , The Armed Police College of PAP , Chengdu 610213, Sichuan , China )' (Department of Information and Communication , The Armed Police College of PAP , Chengdu 610213, Sichuan , China )Abstract In order to optimize the dynamic path of urban vehicles , we designed an improved multi-objective antcolony algorithm with greedy transfer criterion. Multi-objective iterative local search was performed on ants to optimize solutions or generate new Pareto solutions in multiple neighborhoods. SUMO and NS2 simulation software were used , and TraNS software was adopted to interact. We tested the data of 500 groups with different starting points and endpoints in Xi ' an city. The results show that the computational complexity of the algorithm proposed is slightly increased comparedwith the two traditional optimization algorithms , but the travel time is obviously shorter ( about 10% less on average ). Compared with the three latest optimization algorithms , under the conditions of different iterations and different number of vehicles, the convergence speed is not the fastest , but the travel time is the shortest ( about 5% less on average ). The algorithm can better meet the requirements of travelling time and avoid traffic congestion , which can be better applied to the dynamic vehicle routing optimization problem.Keywords Ant colony algorithm Dynamic state Path optimization Multi-objective Improvement化不断发展，车辆、设备、网络形成了一个共同体，为研0弓| 言究车辆运输路径提供海量动态信息已然成为可能，动态路径优化问题成为了研究热点。

改进的蚁群算法在云计算资源调度中的应用

改进的蚁群算法在云计算资源调度中的应用聂清彬;蔡婷;王宁【摘要】To improve the resource allocation efficiency of cloud computing,a time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization (TCLB-EACO)of task execution was rmation elements were improved and information was inspired creatively by making a comprehensive reference of the latest ant colony algorithms.Some experiments were carried out on the CloudSim platform,and the results were compared with algorithms of ACO and the latest LBACO.The comparison shows TCLB-EACO algorithm is more efficient than the other two algorithms in reducing time and cost of task execution and in keeping load balance,thus optimizes resource utilization in the system.%为提高云计算环境下资源调度的效率,提出一种基于时间成本负载加强型的蚁群算法 TCLB-EACO (time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization),在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地改进信息素和启发信息。

优化算法在工程设计中的应用案例解析

优化算法在工程设计中的应用案例解析工程设计是现代化建设不可或缺的一环，它涉及到大量的变量和约束条件，需要在有限资源下达到最优解。

为了优化工程设计过程，提高效率和减少成本，优化算法成为了重要的工具。

本文将通过案例解析，探讨优化算法在工程设计中的应用，并分析其优势与局限性。

一、案例一：路线规划优化在交通规划中，选择最佳的路线方案是一个关键问题。

优化算法可以通过考虑多种因素，如距离、拥堵程度、交通事故率等，来求解最佳的路径选择方案。

以某城市公交线路规划为例，我们可以使用遗传算法来求解最优化的线路。

该算法通过模拟进化过程，不断优化线路的配置和换乘站的设置，以最大化总体的乘客满意度。

在实践中，该算法可以大大降低线路的总长度，减少乘车时间，提高公交系统效率。

二、案例二：材料优化设计在材料科学与工程中，选择最佳的材料组合以满足特定需求是一个重要的任务。

优化算法可以用于材料的组成和比例的优化设计。

以某航空发动机制造为例，我们可以使用蚁群算法解决材料优化问题。

该算法模拟了蚂蚁觅食的行为，通过信息素的交流和蚁群的协作，找到最优的材料组合。

通过优化设计，可以提高发动机的性能，减轻重量，延长使用寿命。

三、案例三：能源系统优化在能源系统设计中，优化算法可以用于寻找最佳的能源配置方案，以提高能源利用效率和降低排放。

以某地区的能源供给系统规划为例，我们可以使用模拟退火算法来求解最优化的分布方案。

该算法通过模拟金属冶炼时的退火过程，通过不断变异和局部搜索，找到最佳的能源供给组合。

通过优化设计，可以减少对传统能源的依赖，提高可再生能源的利用率，达到可持续发展。

四、优化算法的优势与局限性优化算法在工程设计中的应用具有以下优势：首先，能够全面考虑多个因素和约束条件，得到更符合实际需求的最优解。

其次，能够快速求解复杂的优化问题，提高设计效率和节约时间成本。

此外，优化算法可以通过模拟进化或仿生行为，找到潜在的解决方案，具有一定的创新性和突破性。

蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合

蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合
基本内容
蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用于解决各种优化问题。该算法具有鲁棒性、并行性和自适应性等优点，但同时也存在一些局限性，如易陷入局部最优解等问题。本次演示将详细介绍蚁群算法的基本理论、应用场景以及与其它算法的混合使用。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。在构造解的过程中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点的信息素以及距离有关。在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。在机器学习领域，蚁群算法被用来提高模型的性能和效果。例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹学等领域也有着广泛的应用。
结论本次演示介绍了蚁群优化算法的理论研究及其应用。通过分析蚁群优化算法的组成、行为和优化原理，以及其在不同领域的应用案例，本次演示展示了蚁群优化算法在求解组合优化、路径规划、社会优化和生物信息学等领域问题的优势和潜力。本次演示展望了蚁群优化算法未来的发展方向和可能挑战，强调了其理论研究和应用价值。
总之，蚁群算法是一种具有广泛应用价值的优化算法，它通过模拟蚂蚁的觅食行为来实现问题的优化。未来可以通过进一步研究蚁群算法的原理和应用，以及克服其不足之处，来提高蚁群算法的性能和扩展其应用领域。
基本内容
理论基础蚁群优化算法由蚁群系统、行为和优化原理三个核心要素组成。蚁群系统指的是一群相互协作的蚂蚁共同构成的社会组织；行为则是指蚂蚁在寻找食物过程中表现出的行为模式；优化原理主要是指蚂蚁通过信息素引导和其他蚂蚁的协同作用，以最短路径找到食物来源。

机组检修计划优化模型及改进蚁群算法求解

０引言
ｏＣｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｕｅｇｎｅｉｇ，ＮｏｔｅｓａｌＵｎｖｒｉｒｈａｔＤｉｎｉｉｅｓｔｙ，Ｊｌ３０２ｉｎ１２１，Ｃｈｎ；３ｉｎＰｏｉｃｉｅｓｔｉｉａ．ＪｌｒｖｎｅＵｎｖｒｉｙｉ
ＤｉｔｉｕｉｎＡｕｏｔｎＥｎｉｅｒｎｓａｃｅｔｒｓｒｂｔｔｍａｉｇｎｅｉｇＲｅｅｒｈＣｎｅ，Ｃｈｎｃｕ３０２，Ｃｈｎ）ｏｏａｇｈｎ１０１ｉａＡｂｔａｔＢｓｄｏｈａｋｒｕｄｏｒｄｔｎｌｏｔｚｄｇｎｒｔｒｍａｎｅａｃｄｌｎｉｄｏｅｏｔｚｄｇｎｒｔｒｓｒｃ：ａｅｎｔｅｂｃｇｏｎｆｔａｉｏａｐｉｅｅｅａｏｉｔｎｎｅｍｏｅ，ｏｅｋｎｆｎｗｐｉｅｅｅａｏｉｍｉｍｉｍａｎｅａｃｄｌｓｅｔｂｉｈｄＡｓｔｅｆｃｈｔａｔｃｌｎｌｏｉｍａｈｈｒｃｅｉｔｆｓｏｃｎｅｇｎｅａｄｅｓｙｉｔｎｎｅｍｏｅｓａｌｅ．ｉｓｈａｔｔａｎｏｏｙａｇｒｔｈｈｓｔｅｃａａｔｒｓｉｏｌｗｏｖｒｅｃｎａｉｃｌｆｌｎｉｔｃｌｐｉｍ，ｂｓｇｆｚｙｃｎｒｌｕｅ．Ｔｈｎｏｏｙａｇｒｈｉｉｒｖｄａｌｇｏｌａｔｉｎｏｏｍｕｙｕｉｚｏｔｌｓｎｕｏｒｅａｔｌｎｏｉｍｏｅ．ＴｈｓｉｒｖｄａｇｒｔｐｌｄｔｅｃｌｔｓｍｐｉｍｐｏｅｏｉｌｍｓｈｉａｐｉＯｔｅｈｐｐｓｄｏｔｚｅｅａｏｉｔｎｎｅｍｏｅ．Ａｓａｒｓｌ，ｓｍｕａｉｎａｇｒｈｄｍｏｅｓｃｎａｈｅｅｇｏｅｕｔｏｒｏｅｐｉｅｇｎｒｔｒｍａｎｅａｃｄ１ｍｉｄｅｕｔｉｌｔｏｔｍｓａｄｌａｃｉｏｄｒｓｌｏｌｉｎｖｓＫｅｒｓｅｅａｏｅａｒｃｎｍｙｎｏｏｙａｇｒｈ；ｆｚｙｃｎｒｌｕｅ；ｐｅｏｎｐａｅｙｗｏｄ：ｇｎｒｔｒｒｐｉ；ｅｏｏ；ａｔｃｌｎｌｏｉｍｔｕｚｏｔｏｌｓｈｒｍｏｅｕｄｔｒ

毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】

第一章绪论1。

1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。

群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。

群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。

当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。

群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。

在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。

它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。

群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。

可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。

由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。

因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。

随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。

内燃机径向滑动轴承润滑特性及影响因素研究

第36卷第1期计算机仿真2019年1月文章编号：1006-9348(2019)01-0263-05内燃机径向滑动轴承润滑特性及影响因素研究聂涛，刘振明，刘楠，安士杰(海军工程大学动力工程学院，湖北武汉430033)摘要:研究内燃机连杆大端径向滑动轴承润滑特性问题，为了能够准确预测连杆大端轴承最大油膜压力和最小油膜厚度，在曲柄连杆动力学分析的基础上，建立了某型内燃机连杆大端轴承弹性流体动力学仿真模型。

在工况不变的条件下，对该型内燃机连杆大端轴承油膜的最大油膜压力及最小油膜厚度的变化情况进行了研究，得到了一个工作循环内任意时刻大端瓦油膜压力分布，并对轴承的工作状态进行了分析。

同时研究了径向间隙、供油压力对最大油膜压力及最小油膜厚度的影响，研究的结果表明:最小油膜厚度随供油压力的增大而增大;并且径向间隙越小,供油压力对最小油膜厚度的影响就越大。

关键词：内燃机;轴心轨迹;最小油膜厚度;径向滑动轴承中图分类号:TK422文献标识码：BResearch on the Lubrication Characteristics and InfluencingFactors of the Journal Bearing in Internal Combustion EngineNIE Tao,LIU Zhen-ming,LIU Nan,AN Shi-jie(School of Power Engineering Naval University of Engineering,Wuhan430033,Hubei) ABSTRACT:In order to research the lubrication characteristics of the big end bearing and its influencing factors, based on dynamics analysis of the crank and connecting rod mechanism in diesel engine,an elasto-hydrodynamics simulation model was established.The changes of the minimum oil film thickness and maximum oil film pressure were studied under the condition of the same working condition,and also the oil film pressure distribution of the big end bearing owas obtained.The effects of different factors such as bearing clearance and oil supply pressure,were also analyzed.The research results indicate that the minimum oil film thickness increases with the increase of oil supply pressure,and the smaller the radial clearance,the greater the influence of oil supply pressure on the minimum oil film thickness.KEYWORDS:Diesel engine；Orbit of shaft center；Minimum oil film thickness；Journal bearing1引言连杆轴承是内燃机的主要摩擦副之一,它连接内燃机曲轴与活塞一起构成曲柄滑块机构,实现从往复运动到旋转运动转换的重要功能，如果不能建立起承载油膜，长时间处于边界摩擦甚至干摩擦状态，则很容易出现“抱轴”的重大故障。

遗传算子-蚁群优化在柴油机曲轴振动中的应用

遗传算子-蚁群优化在柴油机曲轴振动中的应用
徐燕铭;滕宪斌;杨期江;王皓
【期刊名称】《机械设计与制造》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】针对船用柴油机振动大,噪声高的特点,考虑柴油机往复运动和旋转分量引起的不平衡力等多个影响因素,建立了柴油机缸体内部活塞二次运动的动力学模型,采用Runge-Kutta(RK)方法对目标函数进行求解,计算内燃机的惯性和活塞拍击在发动机悬置处产生的冲击力和发动机缸体表面的振动位移。

以优化曲轴轴系振动幅值为目标,采用蚁群算法,引入遗传算法中的交叉、变异等遗传算子,提出全局搜索与局部搜索相耦合的方法策略。

研究结果表明,柴油机曲轴轴系振动在交叉概率0.6和变异概率0.05处产生了最小的收敛;通过和数学模型进行对比分析,进一步验证了该变异蚁群算法的准确性。

【总页数】6页(P310-315)
【作者】徐燕铭;滕宪斌;杨期江;王皓
【作者单位】天津海运职业学院;广州航海学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH16;U664.121.3
【相关文献】
1.基于蚁群算法的柴油机整机振动优化分析
2.基于蚁群优化的遗传算法在集中供热系统中的应用与仿真
3.基于优化的遗传算子改进蚁群算法AGV路径规划
4.蚁群遗
传混合优化算法在面向路径测试数据自动生成中的应用5.柴油机中曲轴的振动对简易打麻机的影响分析
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蚁群算法模型改进与应用发展

０．引言
蚁群算法（ａｎｔｃ０ｌ０ｎｖ０ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法它由ＭａｒｃｏＤｏｒｉｇｏ于１９９２年在他的博士论文中提出．其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为蚁群算法是一种模拟进化算法．初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。近年来，蚁群算法取得一定的研究成果，它成功地解决了旅行商、车间调度、图着色等经典的组合优化问题。虽然研究时间不长．但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势。
（１）无集中控制约束，不会因个别个体的故障影响整个问题的求解．确保了系统具备更强的鲁棒性（２）并且该算法易于与其他方法结合．拥有广阔的发展前景。
（３）以非直接的信息交流方式确保了系统的扩展性。（４）并行分布式算法模型，可充分利用多处理器。
（５）对问题定义的连续性无特殊要求蚂蚁在路径上前进时会根据前边走过的蚂蚁所留下的分泌物（信ｆ６）算法实现简单息素）选择其要走的路径。其选择一条路径的概率与该路径上分泌物但是．蚁群算法理论研究方面还存在许多问题需要进一步解决，的强度成正比因此．由大量蚂蚁组成的群体的集体行为实际上构成比如算法初期信息素匾乏，求解速度慢与其它方法相比，蚁群算法一种学习信息的正反馈现象：某一条路径走过的蚂蚁越多．后面的蚂般需要较长搜索时间．蚁群算法的复杂度可以反映这一点．而且蚁群蚁选择该路径的可能性就越大。蚂蚁的个体间通过这种信息的交流寻算法容易出现停滞．即搜索到一定的程度后．所有个体发现的解完全求通向食物的最短路径致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好的解。另外，算法的初始化参数选择问题、信息素分配问题、收敛速度等问题，均带有经验性和直觉性．至今没有经过严格的数学论证．同时连续域蚁群算法的收敛性证明和理论分析仍然是一个非常具有挑占戈Ｉｌ生的研究方向。

最优路径问题的计算机智能算法优化设计

最优路径问题的计算机智能算法优化设计最优路径问题是指在图论中寻找从起始点到目标点的最短路径或者最小代价路径的问题。

这个问题是在许多实际应用中都存在的，比如导航系统、交通规划以及物流配送等领域。

为了高效地解决最优路径问题，计算机智能算法成为了一种重要的优化设计手段。

本文将探讨几种常见的计算机智能算法，并分析其在最优路径问题中的应用。

一、遗传算法在最优路径问题中的应用遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟自然界的进化过程，寻找问题的最优解。

在最优路径问题中，遗传算法可以被应用于寻找路径的优化设计。

遗传算法的基本思想是通过构建染色体表示路径的解空间，通过选择、交叉和变异操作，逐步优化路径的质量，使其逼近最优解。

首先，将起始点和目标点固定为路径的起点和终点，然后随机生成一组候选路径作为初始种群。

接着，根据适应度函数对每条路径进行评估，选择适应度较高的路径作为下一代种群的父代。

然后，通过交叉和变异操作产生新的解，并加入下一代种群。

重复进行选择、交叉和变异操作，直到达到终止条件。

最终，找到适应度最高的路径作为最优解。

二、蚁群算法在最优路径问题中的应用蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放的信息素，实现路径的优化设计。

在最优路径问题中，蚁群算法可以用于求解最短路径问题。

蚁群算法的基本思想是采用正反馈原则和贪婪策略。

首先，将每个路径都看作是一个蚂蚁，蚂蚁在搜索过程中根据信息素浓度和路径的长度进行决策。

信息素的释放和更新遵循正反馈原则，即经过的路径越短，释放的信息素越浓，反之越弱。

贪婪策略则是蚂蚁倾向于选择信息素浓度较高的路径。

在蚁群算法的搜索过程中，蚂蚁根据信息素浓度和路径长度进行路径选择，通过多次迭代搜索最优路径。

最终，搜索过程中信息素浓度最高的路径即为最优解。

三、粒子群优化算法在最优路径问题中的应用粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法，通过模拟粒子在解空间中的迁移和搜索行为，实现路径的优化设计。

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法及其应用研究蚁群算法是一种源于自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁之间的信息交流和协作行为来寻找最优解。

近年来，蚁群算法在许多领域得到了广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、运筹学等。

本文将对蚁群算法的原理、实现方式以及应用进行详细的阐述。

蚁群算法是一种启发式优化算法，其核心思想是利用蚂蚁在寻找食物过程中的行为特征来寻找问题的最优解。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上留下信息素，后续的蚂蚁会根据信息素的强度选择路径，并且也会在路径上留下信息素。

这样，随着时间的推移，越来越多的蚂蚁会选择信息素浓度较高的路径，从而找到问题的最优解。

蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。

在构造解的过程中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点的信息素以及距离有关。

在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。

蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。

在机器学习领域，蚁群算法被用来提高模型的性能和效果。

例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。

此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹学等领域也有着广泛的应用。

总的来说，蚁群算法是一种具有潜力的优化算法，它具有分布式、自组织、鲁棒性强等优点。

然而，蚁群算法也存在一些不足之处，如易陷入局部最优解、算法参数难以调整等。

未来，可以进一步研究如何提高蚁群算法的搜索能力和优化效果，以及如何将其应用到更多的领域中。

同时，可以通过研究如何克服蚁群算法的不足之处，例如通过引入其他优化算法或者改进信息素更新策略等，来进一步提高蚁群算法的性能。

此外，随着大数据和技术的快速发展，蚁群算法在处理大规模数据问题方面也具有很大的潜力。

例如，在推荐系统中，可以利用蚁群算法处理用户和物品之间复杂的关系网络；在图像处理中，可以利用蚁群算法进行高维数据的特征选择和分类等。

蚂蚁算法在组合优化中的应用

文献综述
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法。在证券投资组合领域，已有不少学者尝试应用蚁群算法来解决多目标优化问题。然而，现有的研究大多集中在单目标优化上，如最小化风险或最大化收益，而对于同时考虑多个目标的优化问题研究相对较少。此外，由于证券市场具有复杂性和不确定性，如何提高算法的鲁棒性和适应性也是亟待解决的问题。
组合优化问题
组合优化问题是一类具有特定约束条件的最优化问题，旨在寻找满足某种性能指标的最优解。组合优化问题具有以下特点：
1、问题的解空间巨大：由于组合优化问题涉及多个元素的组合，因此其解空间往往非常巨大，搜索空间极其广阔。
2、问题的约束条件复杂：组合优化问题通常具有复杂的约束条件，如整数约束、线性约束等，这些约束条件增加了问题的难度。
群体智能算法在组合优化中的应用
群体智能算法是一类基于群体行为原理的优化算法，通过模拟自然界中生物群体的协作和分工机制来求解组合优化问题。以下是一些群体智能算法在组合优化中的应用例子：
1、粒子群优化（PSO）：粒子群优化算法是一种基于群体协作的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等动物群体的行为特征，寻求问题的最优解。PSO算法在组合优化问题中广泛应用于求解连续型或离散型优化问题。
2、蚁群优化（ACO）：蚁群优化算法是一种通过模拟蚂蚁寻找食物过程中的协作行为来求解组合优化问题的算法。ACO算法在求解图论问题、网络路由问题等方面具有优势，尤其适用于具有启发式信息的问题求解。
3、人工鱼群算法（AFSA）：人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的优化算法，通过模拟鱼群的觅食、聚群和跟随等行为来寻求问题的最优解。
遗传算法在组合优化中的应用
遗传算法在组合优化问题中有着广泛的应用，以下是一些典型的例子：

建筑设计中的生物仿生学原理应用

建筑设计中的生物仿生学原理应用近年来，生物仿生学在建筑设计中的应用越来越受到重视。

生物仿生学是指借鉴生物界中的形态、结构、材料、运动等特性，将其应用到工程设计中，以提高建筑物的效能和适应性。

本文将探讨建筑设计中的生物仿生学原理应用，并介绍几个具体的案例。

1. 蚁群算法在建筑布局中的应用蚁群算法是仿生学中的一种优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为，实现复杂的优化问题求解。

在建筑布局设计中，蚁群算法可以用来优化建筑物内部的空间布局、通风和采光等问题。

蚂蚁在寻找食物时会释放一种信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度决定寻找方向，从而形成一条最优路径。

同样，在建筑设计中，可以通过模拟蚂蚁释放和感知信息素的过程，优化建筑物内部的布局，提高空气流通和采光效果。

2. 蜂巢结构在建筑材料中的应用蜂巢结构是生物界中常见的一种结构形式，具有轻巧、坚固、节能等特点。

在建筑材料的设计中，可以借鉴蜂巢结构的优点，开发出更轻、更节能的建筑材料。

例如，利用蜂巢结构的空隙可以提高建筑物的绝热性能，降低能耗。

此外，蜂巢结构还可以提高材料的加载能力，使材料在承受压力时更加均匀。

3. 植物光合作用在建筑外墙设计中的应用植物光合作用是指植物通过吸收阳光能量转化为化学能的过程。

在建筑外墙设计中，可以借鉴植物光合作用的原理，设计出具有太阳能收集功能的外墙材料。

这些材料可以吸收太阳能并将其转化为电能或热能，实现建筑的自我供能。

同时，植物光合作用还可以吸收二氧化碳，释放氧气，改善建筑周围的环境。

4. 鱼鳞纹理在建筑外观设计中的应用鱼鳞纹理是生物界中的一种特殊纹理，它能够减少水的阻力和摩擦力。

在建筑外观设计中，可以借鉴鱼鳞纹理的特性，设计出流线型的建筑外形。

这种外形可以降低建筑物对风的阻力，提高建筑物的抗风能力，减少能源消耗。

综上所述，生物仿生学在建筑设计中的应用具有重要的意义。

通过借鉴生物界中的形态、结构、材料、运动等特性，可以优化建筑布局、提高材料性能、改善建筑环境。

改进蚁群算法在灭火机器人路径规划中的应用

选择的路径。
灭火机
人起始
占
－
图中Ｏ代表灭火机器人
［－－ｑ
［］代表障碍物
⑨ 代表火源目标，●代表可以选择的行走节点
图１机器人路径选择模型
Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｒｏｂｏｔｐａｔｈｓｅｌｅｃｔｅｄ
子群和蚁群算法等。意大利学者Ｍ．Ｄｏｒｉｇｏ等人于１９９１年首次提出了蚁群算法，该算法从蚂蚁群寻找
食物过程中受到启发而提出。蚁群算法是一种新型智能算法，该算法具有很多优点例如：（１）较强的求解鲁棒性；（２）易于实现并行处理；（３）容易和其他算法结合使用，易于改进。但是，基本的蚁群算法也有很多缺点例如：（１）容易陷入局部最优解是该算法的最大缺点；（２）该算法计算量大，求解时间长，收敛速
性和有效性。
关键词：蚁群算法；机器人；路径规划；动态避障
中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：Ａ
０引言
大型火灾发生时，消防员冒着生命的威胁履行着自己神圣的职责。灭火机器人路径优化技术能够使机器人更加智能，从而可以代替消防员在火灾危险环境下进行救援工作。移动智能机器人最重要的技术之一是路径规划问Байду номын сангаас … ｌ２ｊ。灭火机器人路径规划的主要任务是让机器人行走在有障碍物的未知工