当前位置 首页 >工作报告 > 思想汇报 >

智能蚂蚁算法应用的最新进展

作者:jkyxc 浏览数:

zoޛ)j馟iL|]4}8m5N4i-^
޲Jf	
h %bqb`
n饆˧(!IhZZꢞ�rjx}5M)@nkiS槵%|
+fj'zi))zYby`k!jƭ)ri^.r{^Xz{ly܆	hmhئ6춺'gz)ȭy[i&yZ+&jw]ky(x'^޲n*'(bq^vnWv,('>�𨙸j+Nئ6Ϯz`=W^FxzeQ='퉩N׫xzd<)I^vb롹^zZ- ,&jZ(jX(+ai'*'ȧǝw%ا)ݺkinrبvږǜ}jwm즊jب.+&zw&'.۫y݊wfygZ 餧Šݲ)zYbjX(+ab'eq槵%|
+fj{gz֥Oo]viyf{^i_]}vNÄ3~?zwiii]5bo~?w׍ywi׭{u__~~۝ۿ駆总结

蚂蚁算法是一种新型的基于仿生学原理的集群智能算法,本质上也是一种模拟进化算法。蚂蚁间信息的传递没有采用直接方式,而是通过驻留在路径上的信息素得到指示,这种间接信息交流的方式称为外激励,外激励类似黑板指示系统。蚂蚁本身的智能较小,比较适合网络云化后的移动计算。蚂蚁算法的主要特点:智能搜索、全局优化、鲁棒性强、正反馈机制、分布式计算,而且易与其他算法相结合,可以采用模拟蚁群的协作行为解决一些复杂的问题,比如二次任务指派、组合优化、图着色、车辆路由、有序排列和车间任务调度问题等,仅在我国国内就广泛应用在工业生产、国防安全、交通运输、旅游、信息、能源、农业科技、信息软件等各个领域,结合未来的大数据分析,将有更为广阔的应用前景。

参考文献:

[1] 李韵,李婧骞,林晨光,等.蚁群算法理论及其在优化打孔机作业路径的应用[J].科技创新导报2012,(36): 221-222

[2] 林巨广,陈甦欣,戴淮初,黄文进.蚁群算法在白车身底板焊接路径规划中的应用[J].焊接学报,2015,35(01): 5-9

[3] 韩锦东,李英俊,陈志祥.带能力约束的多目标OEM协作生产订单分配决策与混合蚁群算法应用研究[J].中国机械工程,2012,23(22): 2714-2719.

[4] 孙伟,王宜雷,王慧,等.蚁群算法在选煤厂产品结构优化中的应用[J].工矿自动化,2012,(7): 52-54.

[5] 魏华生,程志平,焦留成,等.改进的蚁群算法在低速永磁直线电机设计中的应用[J].微电机,2013,46(1):9-12.

[6] 姚瑶,李曼珍.蚁群算法在变风量空调控制系统中的应用研究及仿真[J].工业控制计算机,2014,27(8):70 -71.

[7] 孙艳梅,都文和,冯昌浩,等.基于蚁群聚类算法的RBF神经网络在压力传感器中的应用[J].传感技术学报,2013,26(6): 806-809.

[8] 高曼,刘以安,张强.优化蚁群算法在反舰导弹航路规划中的应用[J].计算机应用,2012,32(9):2530-2533.

[9] 蔡纪伟,贾云献,孙晓,等.蚁群算法在战损装备抢修任务指派中的应用研究[J].数学的实践与认识,2012,42(19):160-165.

[10] 陈家琪,刘跃.混合蚁群算法在城市交通路径规划中的应用[J].计算机系统应用,2012,21(1):122-126.

[11] 牟德一,刘金凤.改进的蚁群算法在飞行路径模型中的应用[J].计算机工程与科学,2012,34(6):137-139.

[12] 欧春江.蚁群算法在GIS中的应用探讨[J].测绘与空间地理信息,2013,36(8):187-193.

[13] 刘倩,卫文学,张鲁.改进蚁群算法在景区路径规划中的应用研究[J].信息技术与信息化,2012(6):56-59.

[14] 谭宝成,宋洁.蚁群算法在无人驾驶智能车中的应用及改进[J].国外电子测量技术,2012,31(9):15-17.

[15] 毛新华,王建伟,赵京,等.蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用[J].中国安全科学学报,2014,24(10):170-176.

[16] 刘迅,黄纯.蚁群算法在超高压输电线路故障测距的应用[J].电力系统及其自动化学报,2012,24(05):132-137.

[17] 姚建红,张玲玉,孙大兴.改进多智能体蚁群算法在电力系统无功优化中的应用[J].化工自动化及仪表,2014,41(5):520-523.

[18] 原文林,曲晓宁.混沌蚁群优化算法在梯级水库发电优化调度中的应用研究[J].水力发电学报,2013,32(3):47–53.

[19] 袁尧,刘超.蚁群算法在泵站单机组优化运行中的应用[J].水力发电学报,2013,32(1):263-268.

[20] 周科平,翟建波.改进蚁群算法在地下矿山运输路径优化的应用[J].中南大学学报:自然科学版,2014,45(1):257-261.

[21] 魏星,李志远,李燕.改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究[J].煤矿机械,2013,33(07):208-209.

[22] 刘坤,钱永德,张福军.蚁群灰色神经网络模型在稻瘟病预测中的应用[J].自动化仪表,2013,34(2): 30-33.

[23] 陈鑫,刘飞.蚁群算法在苹果糖度近红外光谱分析波长选择中的应用[J].分析试验室,2013,32(10):50-53.

[24] 陈莉芝.基于优化的蚁群算法在碰撞检测中的应用研究[J].電脑知识与技术,2012,8(28): 6758-6760.

[25] 殷小莉,黄晓彤,郑晓霞,等.蚁群算法在低对比度图像边缘检测中的应用[J].计算机技术与发展,2013,23(5):180-183.

[26] 朱俚治.蚁群算法在检测病毒上的应用[J].计算机安全,2014(9):17-20.

[27] 朱福珍,薛景.蚁群聚类算法在高职院校教学评价系统中的应用研究[J].江苏第二师范学院学报,2014,30(8):93-96.

推荐访问:算法 蚂蚁 最新进展 智能

相关文章:

Top