蚁群算法在平台锅炉PID参数优化中的应用

在海洋平台原油开采、处理过程中,需要热介质锅炉提供热源进行原油处理,锅炉温度的控制优劣直接影响平台生产效率。海上平台热介质锅炉采用传统的PID控制方式,用蚁群算法对传统PID控制参数进行优化,提高热介质锅炉的控制精度与稳定性。     

考虑换乘费用的城市公共交通票价优化

换乘所产生的附加费用,如时间和票价等,导致配流影响因素产生变化,如果沿用传统方式将降低预测精度和可靠性。通过引入换乘次数和方式等因子计算出行等待、乘车、换乘及风险评估预留时间等,定义广义出行费用与计算方法;建立双层规划模型求解最优票价,最后通过算例分析弹性出行需求、换乘费用、票价之间的关系。计算结果表明,换乘费用对出行需求的影响小于票价优化对出行需求的影响,优化票价随换乘费用增加而加速降低,为公共交通票价优化提供研究依据。     

基于蚁群算法的财务风险预警模型构建——以纳斯达克上市公司A企业为例

企业财务风险预警研究一直是一个非常重要的课题传统的研究多是从企业基本面开展的,难以对企业的财务风险作出具体的量化分析。随着信息技术与人工智能的提出,从量化的角度对财务风险进行研究成为可能。本文运用企业财务风险评价理论,在分析企业财务指标的基础上,从理论和实证两个方面,提出了企业财务风险分析和预测的指标体系,据此构建了一种基于蚁群算法的财务风险预警模型,结合实际案例对上市公司的财务风险预警进行了研究。研究结果表明,基于蚁群算法的财务风险预警模型有效、可行,有助于企业财务风险的预警管理,提高财务管理水平。     

舾装作业中考虑周期驱动的虚拟单元多阶段动态调度研究

多品种小批量离散型生产企业面临的大量不确定因素会干扰其生产的连续性,其中,船舶生产由于其技术与管理特点在此类生产中具有典型性.本文将以船舶舾装生产为例,在保证设备负荷均衡及资源利用率的基础上,研究该环节的虚拟单元调度问题,以提高企业的生产效率.文章以最小运输距离为目标,在充分考虑瓶颈资源约束的基础上,构建周期驱动下分割计划期的数学模型,并以结合任务分配和时间约束的混合蚁群算法求解.通过在某船厂舾装环节的应用发现,本文所提方法能够有效降低当前舾装各作业的平均完成时间,具备可行性.     

生鲜产品的冷链物流研究

首先运用重心法,以物资的物流成本的形式体现,且产品运输费用仅仅和冷库与需求点之间的直线距离成正比例关系,而不考虑城市交通状况;不考虑企业经营可能造成收益和成本的变化,保证决策环境相对静止;选出了乌鲁木齐、喀什、霍尔果斯口岸、阿拉山口、西宁、西安、银川、兰州八个冷库库址.其次,用蚁群算法对西北地区运输路线进行规划;最后,对沿海地区至西北地区的运送路线、西北地区个冷库辐射范围以及向国外延伸的范围进行了规划.     

基于改进蚁群算法的考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题研究

以考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题为研究对象,建立了逆向物流车辆路径的规划模型,在蚁群算法的基础上更新了信息素,构造了车辆负载使用率启发式因子并根据剩余客户的需要设定车辆的出仓载货量。最后结合实例说明,改进后的蚁群算法能够有效地提高车辆负载率,缩短车辆总行程,对解决实际物流问题有一定参考价值。     

苏州市区单门店型农产品平价商店共同配送研究

文章对苏州市单门店型农产品平价商店的经营情况进行说明,针对实际问题通过规划数学模型,利用蚁群算法求得最优解,即最短路径和最少车辆,并达到最佳效果。最后,针对苏州市农产品平价商店进行共同配送的路径研究。     

蚁群算法基本原理及其应用综述

蚁群算法（ACA）是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。从ACA发展背景着手,分析比较国内外ACA研究团队与发展情况,立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型,对其优缺点进行分析,简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。     

基于蚁群算法的PCB板电子元件热布局优化研究

文章首先介绍了三种获取PCB板焊点位置信息的方法，并经过分析选择从CAD文件中提取所需焊点信息的方法，然后介绍蚁群算法的优势，并在此算法的基础上分析了PCB板电子元件热布局优化过程的实现。     

基于蚁群算法的配送路径规划研究

物流配送路径规划一直是物流领域研究的热点和难点问题,文章提出了一种基于蚁群算法的物流配送路径选择方法,从最优路线选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,基于精英蚂蚁系统模拟的方法,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心路径选择提供评估模型。