方坯连铸二冷配水离线仿真软件的开发与应用

<正>连铸工艺是钢铁生产的关键环节之一,而二次冷却是连铸生产过程中的关键环节。研究发现,连铸坯内部裂纹、中心疏松、表面裂纹、中心缩孔及中心偏析等缺陷的形成和发展都与二次冷却有紧密的联系,如何提高铸坯质量,特别是减少偏析、表面裂纹、内部裂纹等一直是困扰连铸生产的难题。对于工艺条件频繁变动的连铸生产现场,只有实现了优质的动态配水,才能保持合适的目标温度和稳定的铸坯表面温度,从而保证提高铸坯质量,保护铸机。因此,基于制定的目标表面温度,     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的.     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

改进蚁群算法在低碳冷链物流路径优化中的应用

根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。     

基于蚁群算法的贴片机贴装路径优化

在印制电路板的生产过程中,表面贴装是极为重要的一环,其速度直接影响着生产效率的高低。将蚁群智能优化思想扩展到表面贴装路径优化问题,针对该问题提出了优化模型及新的优化方法,能够适用于表面贴装路径优化问题。     

结合局部优化的蚁群优化算法的研究与实现

蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

遗传算法——自适应蚁群算法与电力系统无功优化

蚁群算法可求解传统形式很难解决的非凸、非线性、非持续问题,它是一种具备很多优秀特性的模拟进化算法,不过蚁群算法其实也并不完美,如收敛速度慢、全局搜索能力差、易出现停滞现象等,而遗传算法可以较好的弥补上述缺点。该文针对其特点,联合遗传算法思维的逆转变异和转盘式选取杂交及自适应方式对蚁群算法实行改善,并应运用于电力系统无功优化中,通过IEEE6节点和一个实际配电网算例,验证算法是有效性的。     

基于蚁群算法在机器人足球比赛中的应用

针对机器人足球中寻路效率和多智能体协作问题,提出相应的解决方案,文章主要研究在机器人足球比赛中算法和策略问题。将蚁群算法应用到该比赛中,经实际比赛证明该算法在机器人足球比赛中对于提高机器人寻找足球和攻防性能方面都能得到很好的结果。     

蚁群算法在机队指派问题中的应用

随着近10年来我国航空运输业的壮大和市场需求的持续增长,借助于计算机辅助完成机队指派任务已经成为一种必然的趋势。然而由于国外航空公司的运营模式与我国的不同,因此设计一个适合国内航空运输特点的排程算法,以协助管理者解决日益复杂的机队指派问题,兼具实际意义与理论价值。本文将蚁群算法应用到我国航空公司的机队指派问题中,提出了单一机种前提下的求解模型,并以提高营运绩效为目的,求出最小的机队数目和各单机的巡航路线,最后通过一个实际算例验证了该模型对于我国航空公司现行的机队指派问题具有良好的适用性。     

蚁群算法的基本原理及其在图像分割中的应用

一、引言 蚂蚁作为群居性昆虫,其群体行为所呈现的复杂智能,给人类以巨大的启发。对蚁群行为最早进行研究的是南非的EugeneMarais,其著作《蚂蚁的精粹》中详细的描述了对白蚁群体性工作的观察结果。受蚂蚁觅食行为的启发,意大利学者MarcoDofigo于1991年在他的博士论文中首次系统地提出了一种基于蚂蚁觅食行为的算法模型。现在蚁群算法已成为人工智能领域中一个非常重要、活跃的研究前沿。二、蚁群算法原理分析 蚂蚁缺乏视觉信息,它们通过一种称为信息素的物质进行信息的交互。当一只蚂蚁找到食物以后,它将食物拖回巢穴,并在沿途留下信息素,其余觅食的蚂蚁通过不同路径上的信息素浓度以一定的概率选择路径,信息素浓度大的路径被选择的概率较高。距离食物最短的路径由于信息素的浓度较大,从而使越来越多的蚂蚁选择该路径,这又促使该路径上的信息素浓度进一步加大。这种自动催化导致的协作行为形成一种正反馈机制,使得最短路径被越来越多的蚂蚁选择。以经典的双桥实验为例,假设蚂蚁分泌的信息素相等,并且不考虑路径上的信息素的挥发。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

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分别减少了43.78％、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.     

基于蚁群算法的乳制品配送路径优化研究

随着经济发展和人民生活质量的改善,人们对乳制品的需求量日渐提升,乳制品具有有效期短、温度要求高的特性,乳制品冷链运输是衡量市场竞争力的重要指标,根据乳制品冷链物流路径优化问题的目标,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、损坏成本和低碳成本共同组成的目标模型,文章以N企业鲜奶配送为例,采取蚁群算法,运用MATLAB软件进行仿真实验,以确保建立模型的有效性以及蚁群算法的科学性,经过10次仿真实验,得出最优路径为83 km且最低运输成本为2 160元的最终结果,从而解决路径优化问题,提高物流服务的质量。     

蚁群算法在电加热炉温度控制中的应用

工农业的生产技术水平随着国民经济不断提高的同时也有待进一步改善,加热炉作为工业生产过程中不可或缺的一部分,其控制器的研制、应用已经历了漫长的历史时期。温度控制其根本目标也就是节能减排、保证质量、符合控制要求,而在当今世界大环境背景下,节能环保就显得尤为重要。本文通过对蚁群算法的基本理论知识的掌握和了解,通过研究国内外加热炉的发展状况,引进先进的燃烧技术和温度控制技术,在保护环境、节约能源的前提下提高了产品的质量。     

浅析蚁群算法及其应用

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解复杂优化问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的计算智能方法。本文首先了解并分析了蚁群算法的基本原理,接着阐述了它的经典应用,最后总结了该算法的优点与不足。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

蚁群算法在外卖配送路径规划中的应用

随着我国经济的快速发展,生活节奏的提高,外卖成为了年轻人生活的一部分,而快速有效的送货速度成为了几个外卖公司的竞争重点之一。外卖送货人员如何能够在有限的时间对外卖进行分配节约劳动成本根据的是送货人员的经验。本文通过蚁群算法对不同地址的收货点进行路径进行规划,并利用MATLAB软件,为送货人员设计出了最短时间路径规划。