基于蚁群算法的矿井火灾救灾最短路径研究

为了减少矿井火灾中人员伤亡和财产损失,提出在矿井火灾中确定最短路径的方法.充分利用蚁群算法的基本思想,首先根据巷道的长度,构造出巷道的当量长度体系,然后确定出巷道当量长度邻接矩阵,从而确定出科学合理的矿井火灾最短救援路径.通过蚁群算法和Matlab软件对此方法进行仿真和计算,测试结果表明,此方法确定的最短路径科学合理.     

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．     

物流配送路径中蚁群算法改进策略

蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。     

基于改进蚁群算法快速求解迷宫路径问题研究

针对传统蚁群算法收敛速度慢、搜索时间长、易陷入局部最优等缺点,在其基础上重新定义信息素更新方式。在搜索路径上进行选择优化处理,对搜索出的最短路径做平滑优化处理,使其能快速有效地搜索出最优路径。在解决迷宫路径问题上对传统蚁群算法进行了改进。仿真实验对比表明,改进后的蚁群算法在求解时间和距离上都远优于传统蚁群算法,能快速有效地求得问题的最优解,使解决二维路径问题得到进一步优化。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

在蚁群算法中采用新的信息素更新方式,对中小规模的物流配送路径问题进行求解．实验证明,该改进算法具有较好的全局寻优能力,在中小规模的物流配送路径问题求解中,取得了比较理想的效果．     

基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果.     

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。     

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。     

基于蚁群算法的自适应路径选择方法

给出了一种基于蚁群算法的自适应路径诱导方法,阐述了蚁群在进行路径选择时的交互过程。通过蚁群的作用使得交通需求在路网中得到合理分配,使交通路网状态趋于通畅的最佳状态。     

蚁群算法在函数优化求解中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法,该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣。通过在函数优化问题中的应用,说明该算法能有效地避免陷入局部最优,指出了蚁群算法在优化问题中的应用前景。     

煤矿井下应急逃生最优路径规划算法研究综述

近年来国家对矿山的安全生产工作日益重视,但矿山灾害事故仍时有发生。在矿山事故发生后,如何确定一条最佳避灾救援路线,指导受灾人员安全撤,从而将突发事故的影响和伤亡人数降到最低,成为目前矿山应急突发事故处理方法的重点研究方向。针对煤矿井下避灾救援路径的最优规划问题进行综述,首先从井下突发事故的静态最优路径规划算法和动态最优路径规划算法两方面揭示煤矿井下路径规划的基本方法,然后介绍复杂环境影响下的应急救援路径规划,最后总结煤矿井下应急逃生路径规划研究面临的问题与挑战。     

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。     

改进蚁群算法在物流配送路径问题中的应用

将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力.     

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。     

蚁群算法的参数优化

分析了蚁群算法及其参数,找到了算法中蚂蚁个数与节点个数的关系,提出了两项参数改进方案--使用自适应调整q0参数和使用精英策略局部更新信息素,对蚁群算法进行优化.通过Matlab仿真试验分析,找出了参数的最佳取值范围,使得新的蚁群算法能以较快的速度找到较优的路径,提高了蚁群算法的效率.     

蚁群算法概述

蚁群算法是一种新型模拟进化算法，广泛应用于求解组合优化问题．对蚁群算法的原理、模型的建立及此算法的发展前景进行了剖析．     

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.     

人工蜂群算法在高层建筑火灾逃生中的应用研究

为了最大限度地减少突发灾难带来的损失,研究了人工蜂群算法在提高高层建筑火灾逃生疏散效率中的应用。根据人工蜂群算法的基本原理和特点,结合火灾时期被困人员的个体差异和从众行为,利用采蜜蜂、侦察蜂、观察蜂的行为将趋光趋众两个疏散模型参数化,建立了高层建筑火灾中人员疏散的人工蜂群模型。利用简单规则实现对突发紧急情况下复杂的人员疏散行为模拟,以更加方便、合理而有效地指导人员疏散、逃生。     

基于多代理蚁群算法的电子商务物流配送优化研究

利用多Agent技术,描述了电子商务物流配送优化路径模型,并分析了此模型的工作原理。针对电子商务物流配送优化路径问题,对蚁群算法进行改进,提高其搜索能力和加快收敛速度。通过仿真,验证了此方法在电子商务物流配送优化路径求解中具有很好的可行性与有效性。     

基于蚁群算法的医用服务机器人路径规划方法

机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域，主要研究机器人依据某个或某些优化原则，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究，主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene