基于蚁群算法农村远程教育站点规划探讨

农村远程教育站点的合理布局关系到农村远程教育的顺利开展。文章运用蚁群算法,讨论解决农村远程教育站点的合理规划问题,同时用试验验证该方法的可行性。经过实践检验,证明了用蚁群算法优化农远站点布局,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。     

混合型蚁群算法及其应用

蚁群优化算法——蚂蚁系统（Ant System,AS）是Dorigo M在20世纪90年代最早提出的一种新型生物智能算法,Dorigo M将蚁群优化算法应用于解决经典的旅行商问题（TSP）,取得了较好的应用效果。采用混合型蚁群算法进行优化求解,探讨其实现TSP问题的求解流程,以更好地指导实际问题解决。     

蚁群算法在复杂地形下的路径规划应用

路径规划问题是计算机领域内的经典问题,可以描述为已知起始点以及环境信息,确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。研究了存在障碍物的三维空间的最短路径规划,提出采用蚁群算法解决这一问题。     

蚁群算法在复杂地形下的路径规划应用

研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。     

磁力机械的蚁群算法优化设计

针对传统磁力机械设计主要通过公式计算存在着设计参数精度不足、设计工作量大等问题,以某型号电涡流缓速器为研究对象,以最大制动力矩和最小质量为优化目标函数,利用蚁群算法寻求设计变量的最优值.结果表明:通过优化可以减小电涡流缓速器的尺寸及重量,同时其最大制动力矩有所提高.基于蚁群算法的优化设计方法对于其他磁力机械的优化设计具有一定的指导意义.     

高校智能排课系统中蚁群算法的应用探讨

高校排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题。本文对蚁群算法、排课相关问题进行了阐述,并利用二部图结构构造了排课数学模型,提出了基于蚁群算法的排课方法。实验结果表明:蚁群算法的排课结果比现用的教务排课系统排课结果更具合理性。     

蚁群算法在机器人路径规划中研究及发展趋势

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法。本文对蚁群算法在机器人路径规划方法的研究现状进行了概括与总结,指出了各种改进方法的优点及不足,最后对其发展方向进行了展望。     

蚁群算法在旅游线路规划中的应用

随着我国国民经济的迅猛发展以及人们生活水平的大幅提升,越来越多的人选择积极投身于有益身心健康的旅游活动。作为旅行社主打产品的旅行线路,是指将一定区域范围内的旅游景点合理贯穿起来,然后形成一定的特色,使游人能够在最短时间内获得最大的观赏价值。探讨了车辆路径问题中基本蚁群算法在线路规划中的应用,同时针对具体要求,对蚁群算法进行了一定的改进,并利用MATLAB软件进行求解,为旅游爱好者设计出了用最短时间游遍全国201个5A景区的旅游线路规划方案。     

基于双层蚁群优化算法的城市物流配送路径规划

城市物流配送路径规划问题，是配送过程中最重要的问题之一，针对现有各种配送路径规划算法在求解复杂问题时的局限性，提出了基于双层蚁群优化算法的物流配送路径规划新算法，对带有约束条件的配送网络权重模型进行了高效求解．仿真结果验证了所设计算法的实用性和有效性．     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。     

蚁群算法及其在组合优化中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种启发式仿生算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起众多学者的研究兴趣.本文首先介绍了蚁群算法的原理和实现方法,进而又对其在组合优化中的实际应用做了较详细的研究,并对其前景及发展方向进行了展望.     

基于蚁群算法的城市各区域垃圾回收优化

就垃圾回收优化建立模型,利用Dijkstra算法预处理位置数据,再以蚁群算法实现,使模拟结果最短距离为回收真实距离,所得最优回收次序对确定回收路线有参考意义.设计的2个解决方案中,方案一证明了蚁群算法解决城市小区垃圾回收的可行性,方案二实现城市各区域垃圾回收分区回收.     

蚁群优化算法在物流配送车辆路径问题中的应用研究

车辆路径问题(VRP)是一类物流配送领域具有广泛应用的组合优化问题,属于NP难题。一种改进的蚁群优化算法可以用于求解VRP。实验结果表明,采用蚁群优化算法能有效求解VRP问题。     

略论建立农村远程教育的多元利益机制

以广大农民为教育、培训对象的农村远程教育发展滞后,其根本原因之一就是缺乏一种充分、有效的利益和责任调节机制;要根据远程教育的规律和现阶段我国农村的实际,进一步明确政府、社会、教育机构和广大农民等不同的教育主体的权利和义务,努力形成一种有利于农村远程教育发展的多元利益机制。     

基于蚁群粒子群混合算法的多目标优化在供水管网优化设计中的应用

在城市供水系统中,管网的铺设费用占很大比重。如何最大限度降低建设成本而又保证供水的可靠性,是供水管网设计的重点和难点。基于供水管网的固有特性,结合蚁群、粒子群算法的优点,将蚁群粒子群混合算法应用到供水管网设计的多目标优化中。将蚁群中的信息素、启发因子、信息素挥发度参数映射到粒子群算法中粒子的位置坐标,通过粒子迭代寻找最优位置,并将蚁群算法通过特定信息素更新方式并限制迭代次数来进行优化,再将粒子最优位置反馈到优化后的蚁群算法中,寻找最优解。通过此算法,优化了供水管网中管径的选择,在保证供水管网可靠性的前提下,尽量缩减建设费用,为决策者提供更加经济实用的决策参考。     

远程教育:贫困地区农村实现教育公平的首选

在分析了贫困地区农村教育不公问题的基础上，首先论证了远程教育在贫困地区农村教育发展中的重要性，并阐述了农村发展现代远程教育的主要内容。对贫困地区农村实施现代远程教育的模式，从课程导学模式、教学资源的传递模式、资源应用模式等方面进行了探索。同时就传统教学形式与现代远程教育的整合谈了自己的看法。     

以远程教育技术为依托推进高等教育向农村延伸

随着中央电大“一村一名大学生计划”的实施,白银电大结合地方实际,走出了一条由市委组织部牵头,联合市扶贫办在全市开展“一村一名大学生计划”的办学路子。以远程教育技术为依托,推进高等教育向农村延伸,探索出在广大农村地区开展远程教育的办学模式。     

基于蚁群优化和遗传操作的混合方法

尽管蚁群优化算法（ACO）在优化计算中已得到了很多应用,但在进行大规模优化时,其收敛时间过长仍是应用该算法的一个瓶颈．为了确保资源利用完成时间最小化和完成用户指定的最终期限延迟最小化,找到一个优化的调度方法,在计算网格中针对资源分配和调度提出了基于蚁群优化和遗传操作的混合方法．     

远程教育对农村经济发展的促进

远程教育农村经济社会发展服务，农村经济社会发展依靠远程教育得以贯彻落实是由远程教育自身的特点决定的，这些特点包括它适应农村学习的需求，学习与生产的结合，学习的低成本，学习方式的灵活，学习手段的多样，适应个别化的学习，适应地区的选择，弥补高教和职教的薄弱，构筑多方合作平台和跨越式发展。