蚁群

摘要： 有生物学家说:整个地球,应视为一个整体的生命,就像一个人。人有五脏六腑,地球有江河林莽、原野山峦。人有七情六欲,地球有风花雪月、海啸山崩。人之欲壑难填,地球永动不息。那生物学家又说:譬如蚁群,也是一个整体的生命,每一只蚂蚁不过是它的一个细胞。那生物学家还说:人的大脑就像蚁群,是脑细胞的集群。那就是说:一个人也是一个细胞群,一个人又是人类之集群中的一个细胞。那就是说:一个人死了,正像永远的乐曲走过了一个音行,正像永远的舞蹈走过了一个舞姿,正像永远的戏剧走过了一个情节,以及正像永远的爱情经历了一次亲吻,永远的跋涉告别了一处村庄。

摘要： 蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为的启发式优化算法,该算法应用于多领域的优化解析.阐述了蚁群算法的基本原理,并以人工蚁群为基础,深入剖析了基本蚁群算法和改进算法,总结了算法的优缺点及应用范围.介绍了蚁群算法在多目标优化中的应用,并总结了一般的实现方法和步骤.

摘要： 在蚂蚁王国中,行军蚁算是体型较大的一种,体长在1厘米左右,但它们并不靠体型取胜,而是靠庞大的蚁群——“蚁海战术”将猎物尽数吞没。行军蚁没有永久的巢穴,它们就像游猎军团一样,排成十几甚至几十米长的纵队,进行扫荡式捜查。当前排蚂蚁探到猎物后,后排蚂蚁迅速跟上包抄,将猎物团团围住,即使是体型比蚂蚁大很多的猎物也难逃一死。比如蝎子,即使它有两只大钳,还没夹死几只行军蚁就被蚁群淹没,动弹不得;而行军蚁用它们尖利的大颚齐齐对准蝎子劈砍,使蝎子的多处关节几近被切断,最终毙命。

摘要： 影响工作流系统性能的因素不仅有工作流执行者的经验、兴趣与能力,还有执行者的当前任务负载,尤其在实例密集的情况下,通常会出现负载失衡或过载的现象,导致工作流效率与流程系统性能降低.针对这一问题,首先考虑流程关键任务对执行者负载的影响,将工作流任务结构定义成有向无环图DAG模型,使用拓扑序列确定关键路径与关键任务,在关键任务与任务负载之间建立联系.在此基础上,考虑执行者的预测负载,对执行者的负载进行量化与等级区间划分.随后给出一个基于蚁群的、依据关键任务与负载区间进行任务分配以保证负载均衡的任务分配算法(ACO-CT).通过对比HEFT算法、Round_Robin算法,表明该算法可在兼顾负载均衡的基础上提升流程效率,并且具有较好的收敛性.

摘要： 有生物学家说:整个地球,应视为一个整体的生命,就像一个人。人有五脏六腑,地球有江河林莽、原野山变。人有七情六欲,地球有风花雪月、海啸山崩。人之欲壑难填,地球永动不息。那生物学家又说:譬如蚁群,也是一个整体的生命,每一只蚂蚁不过是它的一个细胞。那生物学家还说:人的大脑就像蚁群,是脑细胞的集群。

摘要： 有生物学家说:整个地球,应该视为一个整体的生命,就像一个人。人有五脏六腑,地球有江河林莽,原野山峦。人有七情六欲,地球有风花雪月,海啸山崩。人之欲难填,地球永动不息。那生物学家又说:譬如蚁群,也是一个整体的生命,每一只蚂蚁不过是它的一个细胞。那生物学家还说:人的大脑就像蚁群,是脑细胞的集群。

摘要： 为了提高无线传感器网络(WSN)覆盖的有效性,提高传感节点对目标区域的覆盖率,采用水波优化(WWO)算法对传感节点部署坐标进行优化.首先,根据区域像素点及目标节点数量初始化传感节点坐标集,根据传感节点坐标和目标节点坐标、区域像素大小计算区域覆盖率;然后,将区域覆盖率作为适应度函数,建立WWO算法模型,将初始传感节点集作为WWO输入集,通过水波的传播、折射和碎波操作不断更新水波位置,同时求解各水波的适应度值;最后,选择适应度值最高的水波个体作为传感节点分布的最优解,当区域覆盖率或水波更新迭代次数达到阈值时,输出最优水波个体.分别采用蚁群、人工鱼群、粒子群优化算法和该文算法进行覆盖性能仿真.在覆盖率方面,该文算法最优,达到稳定时可以获得约95％的区域覆盖率,粒子群次之,蚁群算法最差.在收敛性能方面,蚁群算法最快,该文算法次之.

摘要： 为了解决天基预警传感器调度问题,本文提出了一种基于蚁群优化算法和R2排序算法的连续搜索空间多目标蚁群优化算法.算法中考虑传感器覆盖数量动态变化的任务约束,卫星及传感器数量的资源约束、地球遮挡、临边观测及观测距离等环境约束.针对传统蚁群算法在天基预警任务规划中存在的多目标权衡能力差以及连续搜索空间计算效率低等问题,本文对传感器调度方案进行R2排序和多目标寻优计算,权衡了目标切换次数,传感器疲劳度以及目标观测时长等优化目标.将算法与元启发式和动态蚁群算法在观测资源充足,观测资源紧缺和观测资源严重不足3种状态进行对比仿真.结果表明:该算法可以在任务、资源和环境约束下对传感器切换次数、单星观测时长和总观测时长等目标进行优化,适用于天基预警星座系统对弹道导弹等具有红外特性运动目标的跟踪方案优化问题.

摘要： 随着社会的不断发展,人们对生活品质要求也越来越高,所有人都有了自己的要求,在所有要求当中汽车是必不可少的物件.但是汽车在运行的时候还常常出现车祸等现象,所以现在人们在购买汽车的时候还会考虑汽车的避障系统.现在对于汽车的避障系统,采用最多的就是蚁群算法,因此本文就此方向进行简单的分析.

摘要： 离群挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用.本文将离群数据挖掘的理论和方法应用到过程控制的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法.本文首先给出了离群数据的量化定义,并用基于蚁群的聚类学习方法,产生了状态空间的整体特征.然后结合具体的设备对象,提出了离群数据的挖掘方法.最后进行了实验验证,结果表明本文提出的方法是有效的.

摘要： 本发明公开一种基于改进蚁群算法的船舶路径规划方法及系统，所述方法包括：获取静态障碍物的中心坐标，并将静态障碍物膨胀成圆形障碍物，通过栅格法进行环境建模；以行驶路径最短且不与圆形障碍物碰撞为目标建立全局路径优化函数；通过广义正态分布优化算法优化蚁群算法的参数，得到改进的蚁群算法，通过改进的蚁群算法求解全局路径优化函数，得到全局规划路径。本发明考虑了多种初始参数对蚁群算法的综合作用，避免仅考虑单一因素的或者通过经验选取参数值的不足，可以提高参数选取的准确度，提高蚁群算法的寻优性能，进而规划得到最优避碰路径。

摘要： 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、结合距离因素，采用预设公式计算初始信息素；S2、采用更改后的信息素更新策略进行信息素更新；S3、调整信息素发散因子，并规划最优路径。本发明接入成本低，无需引入其他额外算法，是在原有蚁群算法上的调整，不改变原有逻辑流程，适合原本使用了初始蚁群算法的项目进行优化，改动较小，并且性能一定提升，在相同次数下，且次数较低的情况下，使用改进之后算法，明显运行时间降低，并且结果更加准确。

摘要： 本发明涉及汽车轮毂轴承合套系统，公开了基于蚁群算法的汽车轮毂轴承内外圈合套系统及用于该系统的蚁群算法，基于蚁群算法的汽车轮毂轴承内外圈合套系统其包括管理控制模块、分选机料库装置和合套装配装置；管理控制模块主要采用微处理器控制和管理；分选机料库装置采用蚁群算法对轴承内圈、轴承外圈进行分选，从而分选出最优的轴承内圈和轴承外圈，对于分选出的轴承内圈、轴承外圈实现轮毂轴承内圈与外圈匹配数量达到最大值，且最终游隙也为最佳游隙值。合套装配装置通过管理控制模块统一进行管理与控制，同时进行轴承内圈合套和轴承外圈合套，提高了内圈合套和滚动体合套的速度。通过本发明的设计大大提高了汽车轮毂轴承选配的运行效率，减少轴承装配的时间与成本，提高了轴承精度，降低因精度导致的损失。

摘要： 本发明提出了基于混合改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法及系统，涉及智能算法路径规划技术领域,该方法包括：使用栅格法构建环境地图，并对地图中的栅格进行坐标映射；基于环境地图，采用遗传算法进行路径规划，将获得的优化解转化为蚁群算法的初始信息素值；蚁群算法采用初始信息素值、动态的启发式信息值和伪随机状态转移规则，重新进行路径规划，最终得到最优路径；本发明对蚁群算法本身进行改进的同时，使用遗传算法生成蚁群算法的初始信息素，利用了遗传算法良好的全局搜索特性，在短时间内及时寻找到最优路径，对路径长度的收敛速度有明显的加快。

摘要： 本发明涉及自主导航技术的全局规划路径方法技术，具体是公开一种基于改进蚁群算法的全局规划路径方法，包括对工作环境地图进行栅格化建模；采用蚁群算法寻找最短路径，首先初始化参数，接着开始进行迭代，搜索路径，添加禁忌表中；当前蚂蚁到达终点时，采用激励惩罚机制对当前蚂蚁所走路径的信息素进行更新；判断当前迭代的蚂蚁是否全部到达终点，若没有返回开始进行迭代，若有则继续进行；每轮迭代结束后采用信息素偏差放大更新当前迭代所有蚂蚁的信息素；判断迭代是否完成，若未完成返回开始进行迭代，若完成继续进行；根据记录的全局最小路径生成路径。该方法能够提高对蚁群算法的收敛速度以及稳定性。

摘要： 本发明公开一种基于改进蚁群算法的多无人机协同调控方法，包括步骤：接收无人机协同作战任务目标数据，调用无人机平台信息和无人机载荷信息，初步判断无人机是否可以完成任务；对任务目标数据进行协同任务拆分，获得任务数据；根据任务数据构建无人机协同任务规划模型；调用改进蚁群算法求解无人机协同任务规划模型；根据无人机协同任务规划模型输出的任务规划方案根据上级指标要求进行提取，并输出最终协同任务方案。本发明实现在约束条件复杂的多任务环境下，同时对异构的多架或多编队无人机进行系统控制和优化的问题。

摘要： 本发明涉及复杂网络分析技术领域，具体为一种基于蚁群算法的最长圈快速检测方法、系统及存储介质，其中方法包括：对无向图进行预处理和图约简策略以约简图的规模，再利用结合蚁群算法的PD‑LS搜索策略以提高搜索效率；其中预处理后会将无向图分割为若干个连通分量，从而获得连通分量集；图约简策略包括短边删除策略和连通分量删除策略；结合蚁群算法的PD‑LS搜索策略，通过改变深度优先算法的结束条件，在有限时间内使得每次局部扰动能得到一个更长的圈，蚁群算法进行搜索时，通过不断强化蚁群之前搜索到的圈中边的信息素，引领种群往更优的方向发展。本方案减少了时间开销，且不依赖图的特性，有更强的普适性，能快速准确的寻找到最长圈。

摘要： 本发明公开了一种改进蚁群算法的智慧农业传感器布局优化方法，具体如下：步骤1、土壤中随机布局有多个传感器节点，每个传感器节点采集土壤墒情数据并对其进行预处理；其中，预处理后的土壤墒情数据简记为数据；步骤2、根据步骤1预处理后的土壤墒情数据建立数据冗余度模型和网络能量损耗模型，将数据冗余度模型和网络能量损耗模型加入启发函数中，从而得到改进后的启发函数，引导蚁群搜索能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径；步骤3、采用改进后的概率转移公式引导蚂蚁从起点向终点方向移动，防止在搜索路径的过程中出现绕路情况，以便搜索出能够降低数据冗余度和网络能量损耗的传感器节点布点路径。本发明节约网络能耗。

摘要： 本发明提出基于改进蚁群算法的电化学储能能量调度方法及系统。首先从电化学储能的信息采集系统中提取在某种场景中测量和计算的数据，然后运用灰色关联分析确定各数据所占能量调度方法权重，建立以成本最低、运行效率高、损耗率小和输出稳定因素为目标的能量调度寻优模型，最后运用蚁群算法求解能量调度模型，并通过引入相应策略对蚁群算法加以改进，实现电化学储能电站在不同时段内的合理调度，延长了电化学储能电站的使用寿命，促进了储能电站的可持续发展。

摘要： 本发明公开了一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，包括以下步骤：共享单车停放站点数据集建立；影响共享单车借还需求量特征分析；各个企业的共享单车借还需求量预测；基于混合蚁群算法的多企业联合调度；本发明从多个共享单车企业的全局角度入手，联合调度解决共享单车整体资源分配失衡所造成的问题，支持多企业联合调度同时也支持适用于传统的单个企业共享单车调度，不仅能够整体提高所有企业的共享单车利用率，还能够提高城市街道形象。本发明使用混合蚁群算法进行调度方案求解，比传统蚁群算法，迭代速度快，且结果更优。