基于蚁群算法的路径最优研究___毕业答辩

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电气工程及其自动化专业毕业设计参考题目

电气工程及其自动化专业毕业设计参考题目

电气工程及其自动化专业毕业设计参考题目1.集成电路型方向阻抗继电器设计锅炉过热汽温模糊控制系统的设计2.基于小波分析和神经网络理论的电力系统短路故障研究3.谐振接地电网调谐方式的性能分析与实验测试4.电力系统继电保护故障信息采集及处理系统For personal use only in study and research; not for commercial use5.消弧线圈接地补偿系统优化研究6.面向对象的10kV配电网拓扑算法研究7.蚁群算法在配电网故障定位中的应用For personal use only in study and research; not for commercial use8.中性点接地系统三相负载综合补偿9.电力有源滤波器控制设计10.110kV电力线路故障测距11.防窃电装置的分析与设计12.基于单片机的数字电能表设计13.跨导运算放大器在继电保护中的应用14.基于微机的三段式距离保护实验系统开发15.小干扰电压稳定性实用分析方法研究16.基于灰色系统理论的电力系统短期负荷预测17.冲击负载引起电压波动与闪变分析18.基于等波纹切比雪夫逼近准则最优化方法设计FIR滤波19.电力系统智能稳定器PSS的设计20.基于模糊集理论的电力系统短期负荷预测21.基于labview虚拟仪器的电力系统测量技术研究22.基于重复控制的冷轧机轧辊偏心补偿系统23.基于模糊聚类的变压器励磁涌流与短路电流的识别24.基于蚁群算法的配电网报装路径优化25.基于虚拟仪器的变压器保护系统设计26.配网无功功率优化27.复合控制型电力系统稳定器研究28.电力系统鲁棒励磁控制器设计29.基于标准系统方块图的OTA-C滤波器的实现30.6-10KV电网线损理论计算潮流算法研究31.基于DSP的逆变电源并联系统的功率检测技术研究32.滤除衰减非周期分量的微机保护算法研究33.分布式电力系统发电机动态模型仿真研究34.基于MSP430单片机的温度测控装置的设计35.电力系统谐波分量计算-最小二乘法36.用户供电事故自动回馈系统37.电力系统谐波抑制的仿真研究38.电能质量的模糊定量评价方法39.燕山大学西校区110KV供电方案设计40.数据采集系统USB接口的实现41.具有比率制动和二次谐波制动特性的差动继电器软件设计42.水轮发电机模糊调速系统研究43.电流传输器在继电保护中的应用44.双回电力线路故障测距45.电力负荷管理系统主站控制系统的研究和设计46.燕山大学供电电网改造的初步设计47.基于PLC的机械手控制系统设计48.500KV变电站设计49.基于MATLAB的数字滤波器设计与仿真50.电力系统继电保护原理课件设计51.塑料注射成型机PLC控制系统设计52.铁磁谐振消谐器软件设计53.电力系统稳定器设计54.基于模糊理论的变电站电压无功综合控制研究55.基于小波理论的电力故障行波分析56.基于DSP的逆变电源并联系统锁相环设计57.220kV变电站设计58.医疗设备检测数量的计算机联网监控系统59.汽轮发电机故障诊断技术研究60.电压无功控制系统模糊控制器的设计61.电力系统电压-无功在线控制数据源仿真系统62.电力系统故障录波数据分析与研究63.火电厂除灰阀门PLC控制系统设计64.电压无功控制系统智能控制器的设计65.简单电力网络潮流计算系统的设计及开发66.混沌电路及其在保密通信中的应用67.电力系统通信协议转换的单片机实现68.混沌遗传算法在电力系统无功优化中的应用69.直流分布式发电系统控制70.逆变电源并联均流技术研究71.基于信息融合技术的变压器故障检测72.距离保护在高过渡电阻条件下的动作研究73.微机继电保护中滤除衰减直流分量的算法研究74.火电厂锅炉水位模糊控制系统的研究75.基于人工神经网络的电力变压器故障诊断76.蚁群算法在配电网重构中的应用77.基于遗传算法的电力市场竞价策略研究78.电梯PLC控制系统设计79.自动重合闸装置设计80.变电站仿真培训系统设计81.基于MSP430单片机的距离保护系统设计82.变压器保护整定计算系统的设计83.电网售电量预测软件研究84.基于可控硅控制的制动器设计研究85.电铁用电特性分析及补偿方法研究86.伴随运算放大器在继电保护中的应用87.电力系统振荡的数字仿真研究88.基于智能理论的高压输电线路故障分析89.电网规划中网架规划的方法研究90.智能交通信号灯系统设计91.基于随机粒子群算法的无功优化92.少油断路器参数测量仪的研制93.应用电磁暂态程序分析电力系统铁磁谐振94.基于VB的液压AGC监控系统设计95.短路电流计算算法研究与编程实现96.应用虚拟仪器测量电网的不平衡度97.电力市场需求侧管理项目投资预测方法研究98.分布式发电微型涡轮发电机控制仿真99.锅炉燃烧系统模糊控制器的设计100.模糊图像分割技术研究101.电力系统谐波分量计算-傅立叶算法102.脉冲式电表的数据采集器设计103.信号流图在电网络分析与设计的应用104.短路计算及继电保护整定系统的设计105.自适应低通滤波器的设计106.中性点不接地系统电容电流检测方法及系统设计107.基于正反馈的单相分布式发电孤岛检测108.混合式光纤电流互感器的设计109.电网无功优化分区的研究110.PLC在机械手控制中的应用111.万能过载保护与自动调整112.零序电流方向保护系统设计113.分布式发电系统可靠性分析114.塑壳断路器的智能控制器初步设计115.基于PLC的高空作业车电控系统研制116.分布式发电燃料电池控制系统仿真117.变压器油荧光谱EEM数据处理与分析118.伴随运算放大器在电流模电路中的应用119.电力系统电压稳定的研究120.利用两侧电量进行电力线路故障测距121.铁磁谐振消谐器硬件系统的设计122.电力系统谐波分量计算-傅立叶与最小二乘法比较123.燕山大学西校区10KV配网综合自动化124.OTA-C电路在继电保护中的应用125.运算放大器在继电保护中的应用126.超高压输电线路的线损研究127.配电变压器不经济状态下的损耗分析与计算128.单相接地故障定位指示器的设计129.电力负荷管理系统无线通信网络的研究和设计130.基于零序电流比幅比相法配电网故障检测的研究131.粒子群算法在无功电压控制中的应用132.PLC在电镀生产线上的应用133.电力系统通信协议转换的单片机实现(硬件部分)134.电力系统潮流和网损计算软件研究135.燕大西校区10KV配网消弧与补偿136.同步发电机短路故障电流仿真分析137.配电网故障恢复研究138.基于PLC的模糊-PI空调室温控制研究139.数学形态学在电力系统暂态信号分析中的应用140.谐振软开关变流器控制研究141.BOOST单级功率因数校正电路研究142.BUCK单级功率因数校正电路研究143.430单片机控制H桥逆变电源研究144.多级电容升压电路研究145.430单片机控制双正激变换器研究146.Boost-Buck级联电路控制研究147.并联谐振DC-DC变换电路研究148.基于430单片机电动车控制研究149.变流器重复控制研究150.单开关逆变电路控制研究151.基于DS证据理论逆变器故障诊断研究152.交流变频电机在自动门控制系统中的应用153.移相控制ZVZCS 变换器154.家用变频空调器中无刷直流电机的控制算法155.电力系统通信协议转换的单片机实现156.一种单片机控制的异步电动机节能装置157.有源电力滤波器(APF)的单周期控制158.TOPSWITCH在单端反激式稳压电源中的应用159.TOPSWITCH在单端正激式稳压电源中的应用160.带传感器的无刷直流电机调速系统161.UC3854在功率因数校正中的应用162.FX2N型PLC在电梯控制中的应用163.Boost电路的软开关PFC技术研究164.Buck电路的电荷控制技术研究165.基于单周期控制的全桥逆变器研究166.榨油厂PLC控制组态界面设计167.三电平直流变换器研究168.单级功率因数校正电路研究169.Buck电路电流控制策略研究170.有源箝位正激变换器研究171.正反激变换器特性研究172.UC3855在Boost PFC变换器中的应用173.单片机控制异步电动机节能器的设计174.“H”型直流脉宽调速系统设计175.热连轧机电气控制系统设计176.穿孔机电气系统设计177.软开关单相Boost PFC电路研究178.锂离子电池充电控制器179.无位置传感器的三相无刷直流电机控制研究180.自驱动同步整流有源嵌位正激DC-DC变换器181.铅酸蓄电池充电控制器182.CRM Boost PFC变换器183.智能生态网络供热系统184.智能大厦的多功能会议系统的设计185.智能建筑的安全防范系统设计186.采用单片机控制的交流电焊机的设计187.SPWM异步电动机变频调速仿真研究188.基于控制专用单片机的无刷电机控制系统189.DC-DC软开关电源及其并联均流研究190.具有PFC功能的AC-DC开关电源设计191.单级逆变器及其单周控制研究192.电动汽车双向直流传动系统研究193.单片机闭环控制BOOST变换器研究194.单片机控制感应电机双馈调速系统研究195.全桥逆变器的单周期控制研究196.BUCK TL 变换器研究197.ZVZCS移相全桥变换器设计198.基于TDA5142T的无刷直流电动机驱动控制系统199.基于MSP430控制移相全桥逆变器的研究200.DSP控制的无差拍控制逆变电源201.电流控制两态调制逆变器的研究202.电网故障限流、保护器203.直流开关电源并联控制及系统设计204.单周期控制和PI控制技术的对比研究205.隔离变换器漏感影响的研究206.隔离式变换器变换效率提高的技术途径探究207.太阳光伏电池系统控制问题的研究208.DC/DC变换器的滑模变结构控制209.单相并联型APF特性的仿真分析210.超导储能磁体参数优化设计211.储能磁体励磁电源及其控制技术212.高频谐振式储能电容充电控制系统213.电力负荷管理系统终端装置的研究与设计214.低压大电流同步整流DC-DC变换器设计215.低电压大电流电压半桥变换电路设计216.ZVT PFC BOOST 变换器设计217.ZVT PWM DC-DC变换电路设计218.自驱动ZVS同步整流DC-DC变换器研究219.新型超声波测距系统的设计220.智能化车窗升降控制器的设计221.电动助力转向系统的研究222.智能温度控制系统的研究223.高频开关电源的设计224.反激变换器控制方式的研究225.DSP控制单相全桥逆变器的研究226.ZVZCS移相全桥变换器的研究227.单周控制不连续导电ZVS谐振PFC电路228.ZVZCS移相全桥DC/DC变换器229.电力电子电路缓冲器研究与仿真230.基于Boost的零电压转换PWM变换器研究231.电力负荷管理系统接口系统的研究和设计232.高功率因数电子镇流器研究233.带有功率因数校正的单级隔离式DC/DC变换器234.车载高频正弦波逆变电源235.带辅助变压器ZVZC移相全桥DC/DC变换器设计236.基于单周期控制的单相功率因数校正研究237.基于单周期控制的三相电力有源滤波器研究238.自激式隔离多路输出开关电源239.双耦合绕组反激式单级PFC变换器研究240.单相逆变器并网控制技术仿真研究241.基于MSP430的温度检测仪设计242.基于MSP430直流电机调速系统设计243.逆变器并联运行环流分析及其控制技术研究244.基于定频积分控制的有源滤波器设计245.新型移相控制ZVZCS DC/DC变换器246.带脉动补偿单相升压PFC电路研究247.单周期控制功率因数校正器248.采用“H”桥的软开关功率因数校正器249.单相逆变器SPWM策略比较研究250.臭氧发生器电源容性PWM控制研究251.Buck变换器的交错并联技术研究252.级联型变流器阶梯波脉宽调制研究253.谐波注入式SPWM技术研究254.ZVS移相全桥变换器的设计255.65W通用型多路隔离输出电源的设计256.基于单周期控制的单相电力有源滤波器的设计257.有源箝位ZVZCS移相全桥PWM变换器的研究258.单相逆变器的模糊控制技术仿真研究259.三电平Buck变换器的设计260.基于定频积分控制的单相PFC技术研究261.基于单周期控制的单相逆变器设计262.异步电动机SPWM变频调速仿真研究263.带位置传感器的无刷直流电机开环调速系统264.单周期控制的有源滤波器的研究265.临界工作模式单级功率因数校正电路研究266.多级电感升压电路研究267.变频电流源电路研究268.“T”型直流脉宽调速系统269.矿井提升机电控系统设计270.自驱动同步整流全桥变换器271.钢筋调直定尺剪切机数字控制研究272.热力企业生产监控系统的研究273.低电压大电流电压半桥变换器设计274.基于三次谐波检测无刷电机控制的研究275.三相UPS逆变器及其并联运行研究276.单片机控制半导体照明及其适配电源系统研究277.单周期控制功率因数校正技术研究278.发光二极管最佳驱动方式的对比研究279.DC/DC变换器并联输出控制技术280.DC/DC升压隔离变换及控制技术281.零电压转换 PWM DC-DC变换电路设计282.基于神经网络控制的三相可逆变流器的研究283.基于Boost的零电流转换PWM变换器研究284.基于单片机的蓄电池容量测试系统285.单相单级高频链正弦波逆变器研究286.Boost PFC交错并联AC/DC变换器研究287.液晶电视电源系统设计288.移相控制全桥变换器设计289.直流开关电源的设计290.基于瞬时无功功率理论的谐波和无功电流实时检测291.交错并联式双管正激变换器的设计292.基于HPWM调制方式的逆变电源研究293.新型Boost ZCT-PWM变换器294.一种有源箝位正激变换器的设计仅供个人用于学习、研究;不得用于商业用途。

蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用

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。

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

2.2 蚁群算法求解通勤车路径优化问题
蚁群中的蚂蚁以 “信息素” 作媒介的间接异 种仿生进化算法[3],
步联系方式是蚁群算法的最大特点[4]。采用蚁群算法解决车辆 路径优化问题时,设 m 为蚁群中蚂蚁的总数目, n 表示站点 数, 蚂蚁 k 在运动过程中, 根据各条路径上的信息量决定其转 集合 移方向, 用禁忌表 tabuk 记录蚂蚁 k 当前所走过的站点, 到站点 j 的状态转移概率[5- 6]。
采用蚁群算法解决车辆路径优化问题时设为蚁群中蚂蚁的总数目n表示站点数蚂蚁在运动过程中根据各条路径上的信息量决定其转移方向用禁忌表tabuk记录蚂蚁当前所走过的站点集合这样可以有效地避免某条路径上的信息量远大于其余路径使得所有的蚂蚁都集中到同一条路径上从而使算法不再扩散
技术与方法
doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2013.03.092
蚁群算法是意大利学者 Dorign M 等于 1991 年提出的一
对每代最优解 同时, 在算法中混入局部优算方法 2- opt 方法,
3 实例分析
3.1 实例现状
某高校乘通勤车的教职工人数为 464 人 , 共有 9 辆通勤

[− (t )] ? [? (t )]
车。采取跟踪调查的方法获取学校通勤车现运行路径的详细
物流技术 2013 年第 32 卷第 3 期 (总第 282 期 )
基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究
刘 丞 1,乔金友 1,金 鑫2
(1.东北农业大学 工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150030; 2.佳木斯大学 经济管理学院, 黑龙江 佳木斯 154007 )
[摘 要]在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上, 建立了某高校通勤车路径优化模型, 并采用蚁群算法对该单位 通勤车运行路径进行了优化研究。优化后通勤车总行驶路程减少了 10.28%、 总时间减少 13.93%, 而且运行时间和载客量标准差 66.35%。优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题, 新的路线方案更加合理。应用蚁 分别减少了 43.78%、 群算法解决通勤车路线规划问题的探讨, 对解决类似问题具有参考和指导意义。 [关键词]车辆路径问题; 通勤车; 蚁群算法; 路径优化 [中图分类号]F506;TP301 [文献标识码]A [文章编号]1005- 152X (2013 ) 03- 0278- 03

毕业答辩司机发言稿范文

毕业答辩司机发言稿范文

大家好!我是XX学院XX专业XX届毕业生,今天很荣幸能够站在这里,进行我的毕业答辩。

在此,我要感谢我的母校,感谢我的导师,感谢我的同学们,感谢他们陪伴我度过了这段美好的大学时光。

首先,请允许我简要介绍一下我的毕业论文题目和研究背景。

我的论文题目是《基于大数据的智能交通系统研究》,随着我国经济的快速发展,城市交通拥堵问题日益严重,为了解决这一问题,我选择了智能交通系统作为我的研究方向。

在论文的研究过程中,我查阅了大量国内外相关文献,通过数据分析、模型构建等方法,对智能交通系统进行了深入研究。

以下是我论文的主要内容:一、绪论1. 研究背景及意义随着城市化进程的加快,城市交通拥堵、能源消耗、环境污染等问题日益突出。

为了提高城市交通效率,降低能源消耗和环境污染,智能交通系统应运而生。

本文旨在研究基于大数据的智能交通系统,为我国城市交通发展提供有益借鉴。

2. 国内外研究现状近年来,国内外学者对智能交通系统进行了广泛的研究。

在理论方面,主要集中在交通流理论、智能交通系统设计、交通仿真等方面;在实践方面,主要集中在智能交通系统的建设、运营、管理等方面。

3. 研究内容与方法本文以大数据为背景,采用数据分析、模型构建等方法,对智能交通系统进行研究。

具体内容包括:交通流量预测、交通信号优化、交通路径规划、交通事件检测等方面。

二、基于大数据的交通流量预测1. 数据采集与处理本文选取了某城市交通流量数据作为研究对象,对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理,为后续分析提供高质量的数据。

2. 交通流量预测模型构建基于时间序列分析方法,构建了交通流量预测模型,包括ARIMA模型、LSTM模型等。

通过对比分析,选择合适的模型进行预测。

3. 预测结果与分析通过对预测结果的分析,发现所构建的预测模型具有较高的预测精度,为智能交通系统优化提供了有力支持。

三、基于大数据的交通信号优化1. 交通信号控制策略分析本文对现有交通信号控制策略进行了分析,包括固定时间控制、自适应控制、协同控制等。

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

电路设计∞o以及通信网络负载问题的处理中都取 得了较好的结果。许多研究已经证明,蚁群算法具 有很强的发现较好解的能力,因为该算法不仅利用 了正反馈原理,而且是一种本质并行的算法,不同 个体之间不断进行信息交流和传递,从而能够相互 协作与其他模拟进化算法一样,蚁群算法通过候选 解组成群体的进化过程来寻求最优解,该过程包含 3个基本机制:选择、协作和更新机制。蚁群算法凭 借其优异的算法性能和算法特点,很快成为启发式 方法范畴内的一个独立分支,在有关国际会议上多 次作为专题加以讨论。自1998年第一次国际蚁群 算法国际会议召开后,蚁群算法更是成为智能仿生 算法的研究热点,越来越多的研究人员正在从事这 方面的工作。
自然界和人类社会中的大量事物及事物之间 的相互关系(例如物质结构、城市规划、交通运输、 信息的传递、工作的调配、事物关系等等)都可以用
点与线连接起来的网络图来描述。网络图是从实 际模型中抽象出来的,因此可以根据问题的实际需 要给弧和节点赋予一个数来表明它所对应元件的 不同物理意义。这个具有特殊意义的数,我们称之 为节点或弧的权。例如,在公路运输网络中,弧的 权可以为路的长度或单位长度的运费;在供水网络 系统中,弧的权可以是水流量或水管的直径;在电 网络中,弧的权可以为元件的电阻、电压或电流等。
2基本蚁群算法模型及其在最短路径问题 中的实现
3.1基本蚁群算法数学模型 基本蚁群算法最初是用来解决寻优问题的。
TSP的简单形象描述H1是:给定/7,个城市,有一个旅 行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次 后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路 径。基本蚁群算法数学模型如下:
设bi(t)表示t时刻位于城市i的蚂蚁数目, 丁。(t)为t时刻边(i√)上的信息量,n表示TSP问 题的规模,m为蚂蚁数目,初始时刻各条路径上信

基于蚁群算法参数的最优选择问题研究

基于蚁群算法参数的最优选择问题研究
作砉简介

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第 2期
黄敏 : 基于蚁群算法参数 的最优选择问题研究
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f/ ld
若边 (√ 是 全 局最优 解 的一条 边 i)
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【0
若边(, 不属于全局最优解 i)
其中 d 是全局最佳路径 ; 是信息素挥发参数, t o 取值决定了搜索收敛 的速度.
2 蚁群 算法参 数分析
无论是 A 算法 、 C 算法、 M S s AS M A 算法还是其他形式的蚁群算法 , 蚂蚁数量 m、 信息启发式因子 、 期望 启 发式 因子 和 信息 素残 留参 数 P都是 影 响算法 的重 要参 数. 如何 选取 这些 参数 的数 值 , 提 高算 法 的性 能 为
1 蚁群算法模型及 描述
设 蚂蚁 的数量 ( 蚁群 的规 模 ) n;N表示节 点 数 ; 为 l T表示 循 环次 数 ; , … , ) 示 节 点 i d (,=12, n 表 与节
点 之间的距离 ; 7 为能见度因子 ; O = ( 为常数 ) () 1 7( ) ee 1 ; t表示 t0< < ) ( t T 时刻边 (, 上 的信 息索浓 ) 度; A和 B分别 表 示起 始 点 和终点 ; 始 时刻 , 初 所有 的 i n只蚂 蚁 都集 中在 起 点 A处 , 并且 赋 予 每 条 边 上 的相 等的信息素浓度为 丁( ) C C为常数) 在蚂蚁的运动过程中 , 0 = ( . 根据各条路径上的信息量决定其转移方向.
摘 要: 蚁群算 法是受现实蚂蚁群 体行 为启发 而得 出的一类 仿生 算法 。通过对 蚁群算 法 中影响算 法 性

基于蚁群算法的图像边缘检测-毕业设计答辩PPT

基于蚁群算法的图像边缘检测-毕业设计答辩PPT
同完成某项群体任务,这就体现出了群体的自组织性。
正反馈
自然界中的真实蚂蚁在寻找食物的过程中,会分泌相应的信息素,时 间越短,次数越多,信息素量也就会越强。蚂蚁就是通过路径上信息素浓 度的强弱来选择下一个即将行走的路径,最终找到巢穴到食物的最短路径 。这个过程就是所谓的正反馈。
分布式计算
将人工蚂蚁分布在问题空间的各个节点上,每只人工蚂蚁开始独立构
增强:突出图像中梯度幅度值有显著变化的点
检测:确定边缘点
定位:在亚像素分辨率上确定边缘位置和方位
10 10
目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
2021/7/18
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目录
Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three
蚁群算法
Part Four
实验结果及分析
Part Five
总结
Part Six
2021/7/18
为了进一步探讨参数改变对蚁群算法边缘 检测结果的影响,下面对十组数据进行了 分析比对,其数值设定如下表所示:
α=10,β=0.1,ρ=0.1
α=10,β=0.1,ρ=0.05
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Contents
工作安排
Part One
研究背景和目的
Part Two
图像边缘检测
Part Three

毕业论文:蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】

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。

蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文

蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文

蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文蚁群算法在车辆路径优化中的应用毕业设计论文本科毕业生设计(论文)毕业设计(论文)题目:蚁群算法在车辆路径优化中的应用姓名学号0910312134 所在学院湖北工业大学专业班级09计职1班指导教师日期2013 年 5 月8 日摘要许多实际工程问题可以抽象为相应的组合优化问题,TSP问题是作为所有组合优化问题的范例而存在的,它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。

从理论上讲,使用穷举法可以求解出TSP问题的最优解;但是对现有的计算机来说,让它在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,几乎是不可能的。

所以,各种求TSP问题近似解的算法应运而生了,本文所描述的蚁群算法(AC)也在其中。

目前已出现了很多的启发式算法,而蚁群算法作为一种新型的启发式算法,已成功地应用于求解TSP问题。

蚂蚁通过分泌信息素来加强较好路径上信息素的浓度,同时按照路径上的信息素浓度来选择下一步的路径:好的路径将会被越来越多的蚂蚁选择,因此更多的信息素将会覆盖较好的路径;最终所有的蚂蚁都集中到了好的路径上。

蚂蚁的这种基于信息素的正反馈原理正是整个算法的关键所在。

本文介绍了基本蚁群算法概念、原理及蚁群算法的特点,再根据蚁群算法的缺点做出了优化。

采用轮盘赌选择代替了基本框架中通过启发式函数和信息素选择路径,改进蚁群算法的信息素传递参数,让整个算法更快速的找到最优解。

其次,采用最大最小优化系统限制最大值和最小值,让整个系统更快收敛,得到最优解。

关键字:蚁群算法,TSP问题,启发式函数,轮盘算法,最大最小优化ABSTRACT Many practical engineering problems can be abstracted as corresponding combinatorial optimization problem, TSP problem is an example of all as a combinatorial optimization problem, it has become and will continue to be a new combinatorial optimization algorithm of standard test problems. In theory, using the exhaustion method can solve the TSP problem optimal solution; But for the existing computer, let it in such a large search space to seek the optimal solution, it is almost impossible. So, all kinds of algorithm arises at the historic moment, the approximate solution of the TSP problem described in this paper, ant colony algorithm (AC) is amongthem. Has appeared a lot of heuristic algorithm and ant colony algorithm as a kind of new heuristic algorithm, has been successfully used in solving TSP problems. Ant secretion by pheromones to strengthen the good path pheromone concentration, at the same time according to the path to choose the next path pheromone concentration: good paths will be more and more ants to choose, so that more information will cover good path; Eventually all the ants on a good path. This positive feedback based on the pheromone of ant principle is the key to the whole algorithm. This paper introduces the basic concept of ant colony algorithm, principle and characteristics of ant colony algorithm, according to the disadvantages of ant colony algorithm optimization. Adopting roulette selection instead of the basic framework by heuristic function and choose path pheromone, pheromone passing parameters of improved ant colony algorithm, make the whole algorithm find the optimal solution more quickly. Second, limiting the maximum and the minimum maximum minimum optimization system, make the whole system faster convergence and the optimal solution is obtained. Keywords: ant colony algorithm, the TSP problem, a heuristic function, roulette algorithm, maximum_minimum optimization 目录摘要2 ABSTRACT3 第1章绪论6 1.1研究目的和意义6 1.2 国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状8 1.3 本文研究内容9 (1)基本蚁群算法9 (2)蚁群算法的优化9 (3)蚁群算法在TSP 问题中的应用9 1.4 开发环境与工具9 1.5 论文的组织结构10 第2章蚁群算法10 2.1 蚁群算法简介10 2.2 蚁群算法的原理11 2.2.1 蚂蚁觅食规则12 2.2.2 蚂蚁移动规则12 2.2.3 蚂蚁避障规则12 2.2.4 蚂蚁撒信息素规则12 2.3 蚁群算法的特点及优缺点13 2.3.1 蚁群算法的特点13 2.3.2 蚁群算法的优点14 2.3.3 蚁群算法的缺点14 2.5 蚁群算法的核心函数15 (1)初始化15 (2)选择下一个城市,返回城市编号15 (3)更新环境信息素17 (4)检查终止条件18 (5)输出最优值18 2.6 蚁群算法的参数分析19 2.6.1 蚂蚁数量N_ANT_COUNT19 2.6.2 启发因子19 2.6.3 期望启发因子20 2.6.4 信息素挥发度20 2.6.5 总信息量(DBQ)21 第3章改进的蚁群算法21 3.1 轮盘赌选择22 3.1.1 轮盘赌选择基本思想22 3.1.2 轮盘赌选择工作过程22 3.2 MAX_MIN ACO24 3.2.1 MAX_MIN算法的框架结构24 3.2.2 MAX_MIN 算法流程图26 第4章蚁群算法在车辆路径问题中的应用28 4.1 车辆路径问题简介28 4.1.1 车辆路径问题定义28 4.1.2 车辆路径问题分类29 4.2 车辆路径问题的求解算法29 4.2.1 精确算法29 4.2.2 启发式算法30 4.3 蚁群算法解决车辆路径问题31 4.4 数值实验结果及分析33 4.4.1 轮盘赌选择优化前后数据对比33 4.4.2 MAX_MIN算法改进前后数据对比34 第5章总结与展望36 参考文献36 第1章绪论TSP问题是一种特殊的车辆路径问题,是作为所有组合优化问题的范例而存在的,它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。

基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划

基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划

基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划薛明昊;杨淮清【摘要】多条件最优路径规划问题是铁路出行查询系统的重要功能之一.将路径规划问题转化为以用户多种条件组合为目标函数的最优化问题,并将改进的蚁群算法应用于该问题,使查询系统能够满足各类用户的查询要求,并给出最优解或次优解.仿真实验表明:该算法的实时性很高,是一种行之有效的方法.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)003【总页数】4页(P189-191,210)【关键词】蚁群算法;Dijkstra算法;路径规划【作者】薛明昊;杨淮清【作者单位】沈阳工业大学,沈阳,110178;沈阳工业大学,沈阳,110178【正文语种】中文【中图分类】TP3111 引言随着交通智能化的迅速发展,铁路路网中两点间最优路径问题的研究也日趋成熟。

其中两点间距离最短问题已经成为研究重点,也是其他最优问题的研究基础。

在此问题上常采用的方法有非智能非进化算法——Dijkstra算法[1],智能进化算法——蚁群算法[2-3]以及各种改进的蚁群算法[4-9]。

其中Dijkstra算法为贪心算法,在求解源点到终点的过程中,每一个点都是选取当前可选路段中距离最小的那个点,直到终点。

而研究发现:单步最优的综合并不一定就是全局最优,也就是说Dijkstra算法所求的解不一定是最优解。

为有效地解决这个问题,提出基于改进蚁群算法的铁路路网两点间最优路径求解算法。

2 基本蚁群算法蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是一种智能模拟进化算法,最初由意大利的学者M.Dorigo等人提出,是一种仿生学算法。

它模拟了自然界中的蚂蚁觅食的行为,采取用具有智能的蚂蚁,通过个体间的信息交流与协作来寻找蚁穴到食物源的最优路径(最短路径)。

基本原理可以理解为,蚂蚁通过对外释放信息素,进行交流与合作,蚂蚁在运动过程中根据所获取信息素的浓度来选择路径,同时释放自己的信息素。

基于蚁群算法的路径规划研究

基于蚁群算法的路径规划研究

题目基于蚁群算法的路径规划研究作者华路学科、专业计算机应用技术指导教师周之平申请学位日期2011年6月学校代码:10406 分类号:TP391.9学号:************南昌航空大学硕士学位论文(学位研究生)基于蚁群算法的路径规划研究硕士研究生:华路导师:周之平申请学位级别:硕士学科、专业:计算机应用技术所在单位:信息工程学院答辩日期:2011年6月授予学位单位:南昌航空大学Based on ant colony algorithm for pathplanning researchA DissertationSubmitted for the Degree of MasterOn the Computer Applied TechnologyBy Hua LuUnder the Supervision ofProf. Zhou ZhipingSchool of Information EngineeringNanchang Hangkong University, Nanchang, ChinaJune, 2011摘要路径规划技术已经被广泛应用于飞行器、水面舰艇、地面车辆以及机器人等导航系统。

目前求解路径规划问题的主要方法有A*算法、遗传算法、人工势能场、神经网络、计算几何方法等。

蚁群算法是模拟蚂蚁觅食过程的一种仿生方法,将蚁群算法用于求解路径规划问题,近年来引起了国内外研究学者的广泛关注,也取得了一定的研究成果。

基本蚁群算法用于机器人路径规划容易出现早熟收敛,工作环境中障碍物分布密集时有可能规划不出合理的路径,在稀疏的连续环境下容易出现迂回搜索从而得不到最优路径。

针对上述缺点,本文在基本蚁群算法的基础上提出了如下改进策略,以提高算法性能:(1)结合双蚁群算法和最大最小蚂蚁算法思想,对距离启发因子进行改进,增强目标点对蚂蚁的引导作用,避免迂回搜索;利用进化代数动态调整启发式系数α,β和信息素挥发系数ρ,避免由于信息素的决定性作用使得进化后期出现早熟收敛;(2)利用终点距离信息初始化环境信息素以避免进化早期的盲目搜索,对不可行路径上的信息素进行分段线性调整并结合路径点回退策略以避免再次产生不可行路径,对状态转移概率排序并利用轮盘赌概率性选择路径点以提高算法的全局寻优能力。

基本蚁群优化算法及其改进毕业设计

基本蚁群优化算法及其改进毕业设计

摘要自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后,该算法引起了学者们的极大关注,在短短十多年的时间里,已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用,并取得了较好的效果。

本文首先讨论了该算法的基本原理,接着介绍了旅行商问题,然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析,并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理,然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型,通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。

最后,本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法,并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类,还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类,得到的分类结果与实际情况相符,说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。

【关键词】蚁群算法;计算机仿真;聚类;蚁群聚类Study on Ant Colony Algorithm and its Application inClusteringAbstract:As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different.Key words:Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering目录1 引言 (3)1.1群智能 (2)1.2蚁群算法 (3)1.3聚类问题 (4)1.4本文研究工作 (5)2 蚁群算法原理及算法描述 (5)2.1蚁群算法原理 (5)2.2蚁群优化的原理分析 (8)2.3算法基本流程 (10)2.4蚁群觅食过程计算机动态模拟 (11)2.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比 (13)2.6本章小结 (14)3 基本蚁群优化算法及其改进 (15)3.1旅行商问题 (15)3.2基本蚁群算法及其典型改进 (15)3.2.1 蚂蚁系统 (15)3.2.2 蚁群系统 (16)3.2.3 最大-最小蚂蚁系统 (16)3.3基本蚁群算法仿真实验 (16)3.3.1 软硬件环境 (16)3.3.2 重要参数设置 (16)3.3.3仿真试验 (17)3.4本章小结 (19)4 蚁群聚类算法及其应用 (20)4.1聚类问题 (20)4.2蚁群聚类算法的数学模型 (21)4.3蚁群聚类算法 (21)4.3.1 蚁群聚类算法分析 (22)4.3.2 蚁群聚类算法流程 (25)4.4蚁群聚类算法在高校分类中的应用 (25)4.5本章小结 (27)5 结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)附录 (32)1 引言下面将介绍群智能以及蚁群算法和聚类问题。

推荐-基于蚁群算法的VRPTW问题优化研究附属材料 精品

推荐-基于蚁群算法的VRPTW问题优化研究附属材料 精品

湖州师范学院————————————————商学院毕业附属过程管理材料(20XX届)专业物流管理学号11012645学生姓名屠娟湖州师范学院教务处印制目录1.湖州师范学院本科生毕业诚信承诺书2.湖州师范学院本科毕业开题报告3.文献综述4.湖州师范学院本科毕业指导教师审阅表5.湖州师范学院本科毕业评阅人评阅表6.湖州师范学院本科毕业答辩记录表7.湖州师范学院本科毕业评分表湖州师范学院本科生毕业诚信承诺书湖州师范学院毕业开题报告文献综述11012645 屠娟摘要:物流配送已经成为企业经营发展的关键环节,而合理的配送路径优化能够有效利用现有资源进行车辆调度,从而缩减成本,实现利润最大化。

本综述评述了物流配送路径优化的基本概况,从货物、客户的相关属性等方面指出了目前配送路径优化的实施难点,并对物流配送路线优化问题的分类以及配送路径优化问题的解决算法即精确算法、传统启发式算法和现代启发式算法的现有文献进行总结分析,以期对未来路径优化问题的解决提供帮助。

关键词:VRP问题;路径优化问题;物流配送前言随着企业的发展,作为第三利润源的物流的重要性便越发突出。

而在企业经营中,物流配送能力的高低已成为体现企业竞争力的一大方面,配送中心的配送决定了物流配送效率,而配送效率的高低是衡量企业盈利能力的重要指标。

为了实现高效率的配送,就需要根据企业配送模式进行配送路线优化,实现配送资源的充分利用。

通过对配送路径的优化,能够使货物在客户规定的时间内高效送达,实现对企业资源利用的最大化,提高客户的满意度,提升企业服务质量,从而达到降低配送成本,提升企业的潜在效益的目的。

目前对于物流配送路径优化有许多研究,本文拟对物流配送路径优化基本概况及问题的解决算法进行了解与综述,为物流配送路径优化问题的解决提供相应建议。

主题一、物流配送路径优化基本概况随着中国经济的愈加繁荣,物流配送业也得到了快速发展。

但在物流配送环节中,仍存在许多优化问题有待解决。

毕业论文蚁群算法的研究应用

毕业论文蚁群算法的研究应用

毕业论文蚁群算法的研究应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目标与内容 (5)二、蚁群算法概述 (6)2.1 蚂蚁算法的基本原理 (7)2.2 蚂蚁算法的发展历程 (8)2.3 蚂蚁算法的应用领域 (10)三、蚁群算法在毕业论文选题中的应用研究 (11)3.1 选题的重要性 (13)3.2 基于蚁群算法的选题方法 (15)3.3 实证分析与结果 (16)3.4 讨论与分析 (17)四、蚁群算法在毕业论文结构优化中的应用研究 (18)4.1 毕业论文结构优化的必要性 (20)4.2 基于蚁群算法的结构优化方法 (21)4.3 实证分析与结果 (22)4.4 讨论与分析 (23)五、蚁群算法在毕业论文关键词提取中的应用研究 (25)5.1 关键词提取的重要性 (26)5.2 基于蚁群算法的关键词提取方法 (26)5.3 实证分析与结果 (28)5.4 讨论与分析 (29)六、蚁群算法在毕业论文摘要撰写中的应用研究 (30)6.1 摘要撰写的重要性 (31)6.2 基于蚁群算法的摘要撰写方法 (32)6.3 实证分析与结果 (32)6.4 讨论与分析 (34)七、结论与展望 (35)7.1 研究成果总结 (36)7.2 研究的不足之处及局限性 (37)7.3 对未来研究的展望 (38)一、内容描述本文深入研究了蚁群算法在毕业论文选题过程中的应用,旨在通过优化算法提高选题效率和准确性。

概述了蚁群算法的基本原理和特点,分析了其在毕业论文选题中的潜在价值。

详细介绍了蚁群算法在毕业论文选题中的应用方法,包括算法设计、实验设置和性能评估等方面。

在算法设计方面,本文对蚁群算法进行了改进,引入了动态权重和精英蚂蚁策略,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

为了适应毕业论文选题的特殊性,还对算法进行了任务分解和约束处理。

在实验设置方面,本文选取了多所高校的毕业论文作为数据集,构建了相应的实验环境。

基于蚁群算法的应急救援最优路径研究

基于蚁群算法的应急救援最优路径研究

基于蚁群算法的应急救援最优路径研究一、本文概述随着社会的发展和城市化进程的加快,各种突发事件和灾害频发,如地震、火灾、洪水等自然灾害,以及化学泄漏、交通事故等人为事故。

这些事件不仅威胁着人们的生命安全,也给社会带来巨大的经济损失。

因此,如何快速、有效地进行应急救援成为了社会关注的重点。

在众多应急救援措施中,如何快速找到最优路径,以便救援队伍能够尽快到达事故现场,对于减少灾害损失、保障人民生命安全具有重要意义。

本文旨在研究基于蚁群算法的应急救援最优路径问题。

蚁群算法作为一种模拟自然界蚁群觅食行为的优化算法,具有全局搜索能力强、易于实现等优点,在解决路径优化问题中表现出良好的性能。

本文将蚁群算法应用于应急救援路径优化中,通过构建合理的数学模型和算法流程,实现救援路径的最优选择。

本文将对蚁群算法的基本原理和特点进行介绍,为后续研究奠定理论基础。

结合应急救援的实际情况,构建应急救援路径优化问题的数学模型,包括救援队伍的行动约束、救援时间限制等因素。

然后,设计基于蚁群算法的应急救援路径优化算法,并对其进行仿真实验验证。

根据实验结果分析算法的性能和优越性,为实际应急救援工作提供有益的参考和借鉴。

通过本文的研究,期望能够为应急救援路径优化问题提供一种有效的解决方案,提高救援效率,减少灾害损失,为保障人民生命财产安全提供有力支持。

也希望本文的研究能够为蚁群算法在其他领域的应用提供有益的启示和借鉴。

二、蚁群算法概述蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,由意大利学者Dorigo等人于1991年首次提出。

该算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放并跟随信息素的行为,解决了一系列组合优化问题,如旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP)等。

蚁群算法的核心思想在于利用信息素的正反馈和负反馈机制来寻找最优路径。

在蚂蚁觅食的过程中,它们会在经过的路径上留下信息素,后续蚂蚁在选择路径时会倾向于选择信息素浓度较高的路径。

基于改进蚁群算法求解最优路径方法的研究

基于改进蚁群算法求解最优路径方法的研究

基于改进蚁群算法求解最优路径方法的研究邓雷;朱永利;张雷【摘要】为保障电力系统供电可靠性,快速确定故障点到物资点最短路径是电力线路管理的一项重要功能.传统蚁群算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优解等缺点.文章针对其缺点,提出了一种结合最大最小蚁群算法,采用基于角度和信息素混合因素进行局部搜索并从起点和目标点双向搜索的改进蚁群算法.通过实验仿真表明,改进算法能有效地解决最短路径问题,在实际应用中具有可行性.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2011(027)003【总页数】5页(P18-21,71)【关键词】蚁群算法;最优路径;电力线路【作者】邓雷;朱永利;张雷【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TM711电力线路意外故障所导致的停电将会严重影响人们的生活质量,也会对生产设备以及产品的生产造成严重后果,因此,对电力线路故障快速修复有重要意义。

如何选择最优修复路径成为电力线路抢修中的重要问题。

当发生故障时,故障监测设备会监测到故障并发送信号给线路管理系统,系统确定故障点并通过智能算法在众多故障点到抢修物资点的路径中确定最优的抢修路径,使路障得到快速抢修,保证快速恢复供电。

目前,对确定最优路径的选择已经有了很多算法,如Dijkstra算法、A*算法、遗传算法和蚁群算法等。

传统的Dijkstra算法虽然能确保找到最优路径,但随着网络规模的扩大,内部的二重循环将导致执行效率严重降低。

A*算法的全局性较差,容易陷入局部最优解。

遗传算法作为一种随机优化算法,局部搜索能力较差,很容易出现早熟收敛现象[1]。

蚁群算法是20世纪90年代的一种模拟进化算法,这种算法的优点是具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,已经成功用于解决TSP(旅行商)组合优化问题,但是传统蚁群算法有着易早熟、陷入局部最优解等问题。

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1.蚁周系统模型
Q / Lk,第k只蚂蚁从城市i访问城市j k ii 0, 其他
2.蚁量系统模型
Q / dij,第k只蚂蚁从城市i访问城市j 0, 其他
k ii
3.蚁密系统模型
Q,第k只蚂蚁从城市i访问城市j 0, 其他
k ii
其中,Q为常数,表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量;L为第k只蚂蚁经 过路径的长度。d为城市间的距离。
(r , s) (1 ) (r , s) (r , s) 其中,为一个参数, 0 1
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1
3.3.3 最大-最小蚂蚁系统
信息素轨迹更新
在 MMAS中,只有一只蚂蚁用于在每次循环后更新 信息轨迹。经修改的轨迹更新原则如下:
表示迭代最优解或全局最优解的值。在蚁 群算法中主要使用全局最优解,而在MMAS中则主要 使用迭代最优解。
1996年-2001年
意大利学者 Dorigo1991年
启发
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一 选题背景与意义
蚁群算法的由来:蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一, 常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物 智能特征,引起了一些学者的注意。意大利学者M.Dorigo, V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现,蚂蚁总能找到巢穴与 食物源之间的最短路径。 经研究发现,蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路 径上的叫做信息素(Pheromone)的挥发性化学物质来进行通信和协调 的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一,在蚂蚁的生活习 性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究,他们发现,整个 蚁群就是通过这种信息素进行相互协作,形成正反馈,从而使多个路 径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。
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二 国内外研究现状
目前,蚁群算法己经成为一个备受关注的研究热点和前沿性课题。人 们对蚁群算法的研究已经由当初的TSP领域渗透到多个应用领域,由 解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题,由离散域 范围内研究逐渐拓展到了连续域范围内研究。同时在蚁群算法的模型 改进以及其他仿生优化算法的融合方面也取得了相当丰富的研究成果, 从而使这种新兴的仿生优化算法展现出前所未有的生机。
基于蚁群算法的路径最优问题研究
导 师: 答辩人: 专 业: 王康平 刘媛媛 计算机科学与技术
论文的结构和主要内容
第一部分 选题的背景与意义
第二部分 国内外研究现状
第三部分 研究内容与方法 第四部分 研究中可能存在的问题 第五部分 预期结果
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一 选题背景与意义
2001年至今
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五 研究中可能遇到的问题
问题一 蚁群算法参数选择很重要,选择不当的话会出现搜索的 过早停滞现象或陷入局部最优问题。 问题二
蚁群算法对非线性系统辨识中对 输入信号的选择是一个 难点。
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结论
蚁群算法解决了TSP问题只是解决了众多组合优化问题的一种, 但是围绕着TSP问题的解决才有了蚁群算法的发展和创新,它涉及了 仿生学,程序设计学,计算机科学仿真技术多个学科,是信息处理 领域中的一项前沿技术。本文的前期工作是介绍了基本蚁群算法的 原理和蚁群算法的机制原则。 在本文中,对蚁群算法的基本原理以及TSP问题做了基本的介绍 ,在此基础上提出了改进的蚁群算法并通过数值模拟实验结果的比 较证明了算法的有效性和实用性。主要工作包括以下几个方面: 1、对基本蚁群算法的原理、算法的实现步骤进行了总结,并给 出了应用基本蚁群算法求解TSP问题的基本步骤。 2、本文的重点是利用蚁群算法解决TSP问题,并利用C++语言对 其进行了测试,重点讨论了如何通过选择合理参数配臵蚁群算法性 能得到提高,并用大量实验结果予以证明。
1 m a x ij ( t ) (t ) opt 对解构造的主要影响是由信息素轨迹的上限与下限之间的相对 m i n i i j m ax f ( s ) 1 差异决定。
ti
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max
t
3.4 蚁群算法的实现
(1)参数初始化。令时间t=0和循环次数Nc=0,设臵最大循环次数Ncmax, 将 m个蚂蚁臵于n个元素(城市)上,令有向图上每条边(i, j)的初始化信息量 τij(t)=const, 其中const表示常数,且初始时刻Δτij(0)=0 (2)循环次数Nc← Nc+1。 (3)蚂蚁的禁忌表索引号k=1。 (4)蚂蚁数目 k←k+1 。 (5)蚂蚁个体根据状态转移概率公式(1)计算的概率选择元素(城市) j 并前 进,j∈{C - tabuk}。 (6)修改禁忌表指针,即选择好之后将蚂蚁移动到新的元素(城市),并把该 元素(城市)移动到该蚂蚁个体的禁忌表中。 (7)若集合C中元素(城市)未遍历完,即k<m,则跳转到第(4)步,否则执行 第(8)步。 (8)根据公式(2)和式(3)更新每条路径上的信息量。 (9)若满足结束条件,即如果循环次数Nc≥ Ncmax 则循环结束并输出程序 计算结果,否则清空禁忌表并跳转到第(2)步。
蚁群算法的优点 不依赖于所求问题的具体数学表达式描述,具有很强的找到全局最优 解的优化能力。 该算法具有正反馈、较强的鲁棒性、全局性、普遍性、优良的分布式 并行计算机制、易于与其他方法相结合等诸多优点。
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蚁群算法的缺点:
蚁群算法的成功主要在实验层次上,很少有理论来解释利 用蚁群算法为什么能够成功地解决这些问题,它没有坚实 的数学基础; 蚁群算法的模型普适性不强,其模型不能直接应用于实际 优化问题; 蚁群算法的局部搜索能力较弱,易于出现停滞和局部收敛、 收敛速度慢等问题,因而往往需要嵌入一些专门的辅助技 巧; 长时间花费在解的构造上,从而导致搜索时间过长, 算法最先基于离散问题,不能直接解决连续优化问题。
Page Leabharlann 5蚂蚁系统全局更新原则只有全局最优的蚂蚁才被允许释放信息素。
目的:使蚂蚁的搜索主要集中在当前循环为止所找出的最好 路径领域内。
全局更新在所有蚂蚁都完成它们的路径之后执行,试用下式 对所建立的路径进行更新: (r, s) (1 ) (r, s) (r, s)
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由于作者的知识水平的限制,本文的工作还存在着较多的不足之处。 比如用改进的蚁群算法求解大型的TSP问题结果就差一些,并且运行 时间很长,效果不是很理想。本文所提出的改进的算法还只是应用于 旅行商问题,对于一定的旅行商问题的求解有了提高,但对其他的算 法是否适用还有待探讨。
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3.1.2蚂蚁觅食原理:
自然界中,蚂蚁这种视盲生物,在没有任何先知经验的情况下总能找 到从其巢穴到食物源的最佳路径,甚至在该路径上放臵障碍物之后, 它们仍然能很快重新找到新的最佳路线。
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蚂蚁觅食原理
这是因为在蚂蚁个体之间是通过一种称为信息素的物质进行信息传递的。蚂 蚁在运动过程中,不但能够在它所经过的路径上留下该物质,而且能够感知 这种物质的存在及其强度,并朝着该物质强度高的方向移动,为此指导自己 的运动方向。因此,由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为表现出一种信息正反馈 现象。在一定时间内较短路径通过的蚂蚁要多于较长路径,而某一路径上走 过的蚂蚁越多,则后来的蚂蚁选择该路径的概率就越大。 蚁群算法的基本原理简单来说就是:
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三 研究内容与方法
1.基本蚁群算法及其改进算法
(1)基本蚁群算法 (2)蚁群系统 (3)最大-最小蚂蚁系统
2.蚁群算法与TSP应用
(1)蚁群算法的思想、原理 (2)蚁群算法的实现方式 (3)TSP应用举例
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3.1.1蚁群算法的基本思想
在自然界中,蚂蚁的食物源往往随机散布于蚁巢周围,通过观 察可以发现,经过一段时间后,蚂蚁总能找到一条从蚁巢到食 物源的最短路径。自然界中的蚂蚁虽然视觉能力十分有限,但 它们在觅食过程中,却能够通过播撒、感知信息素与其它同伴 建立起通讯关系,并以此相互协调、分工、合作来找到食物源 和巢穴之间的最短路径。并且在相同的时间内,路径越短则遗 留的信息素浓度就越大,而蚂蚁在选择路径时,倾向于那些信 息素浓度较高的路径,这样选择较短路径的蚂蚁也随之增多。 因此,由大量蚂蚁组成的蚁群集体觅食行为表现出了一种正反 馈现象:一条路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择这条路径 的概率就越高。蚂蚁个体之间就是通过这种信息素的交流机制, 来搜索食物,并最终找到最短路径。
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3.3.1 基本蚁群算法
蚂蚁k(k=1,2,…,m)根据各个城市间连接路径上的信 Pijk (t ) 息素浓度决定其下一个访问城市,设 表示t时刻蚂蚁k 从城市i转移到城市j的概率,其计算公式为:
is (t )is (t ) , s allowk k ( t ) Pij (t ) is is (t ) xallowk 0, s allowk
ij (t 1) ij (t )
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bestij
信息素轨迹的限制
MMAS对信息素轨迹的最小值和最大值分别施加了 和 的限制,从而使得对所有信息素轨迹 ,有
的选取:
max
ij (t )
min
的选取要基于两点假设:
最优解在搜索停滞发生之前不久被找出。
信息更新公式为:
ij (t 1) (1 ) ij (t ) ij n ,0 1 k ij ii k 1
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针对蚂蚁释放信息是问题,M.Dorigo等人曾给出3中不同的模型,分 别为蚁周系统、蚁量系统和蚁密系统,其计算公式如下:
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3.2 自然蚁群与人工蚁群
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