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蚁群优化算法: 蚁群优化算法是由意大利学者Dorigo M等人于1991年提出的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。蚁群优化算法以其分布式并发性、较强的鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点引起越来越多的国内外学者的关注,成为...; 张燕; 关键词：蚁群优化算法 TSP问题 ACS算法参数测试

基于蚁群优化算法的无人直升机三维航迹规划: 2025年; 以校园巡视无人直升机(unmanned autonomous helicopter,UAH)为例,针对无人直升机低空飞行过程中三维航迹规划的问题,提出了一种基于蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法的三维多层次航迹规划算法。首先,根据环境和UAH自身性能特点的约束条件对校园环境进行三维栅格建模,并对静态障碍物的分布情况进行高度分层,分层建立二维栅格地图。然后,采用改进信息素更新机制的ACO算法进行二维航迹规划。当无人直升机前方遇到静态或动态障碍物时,利用其垂直起降的特点实现高度层的变换。在新的高度层中再利用蚁群优化算法重新规划航迹,最终实现无人直升机低空飞行任务的三维航迹规划。仿真实验结果表明,改进信息素更新机制的ACO三维航迹规划算法能较好地实现无人直升机在低空飞行时的三维航迹规划。; 卢艳军薄乐高子惠赵国佳; 关键词：无人直升机蚁群优化航迹规划

基于蚁群优化算法的劳保鞋耐磨材料布局方法: 本发明公开了一种基于蚁群优化算法的劳保鞋耐磨材料布局方法，S1、构建劳保鞋磨损数据集；S2、将劳保鞋表面划分为多个优先级区域；S3、按照分形特征值的优先级区域分布分配信息素初始浓度；S4、建立优化目标函数；S5、逐步选择...; 朱国华

基于蚁群优化算法的群塔塔吊平面布置方法研究: 2025年; 针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优化模型。通过蚁群优化算法的应用,实现模型训练与求解,得到最优的平面布置方案。通过对比实验证明,新的布置方法应用可以将塔吊平面倾覆力矩控制在规定要求范围内,提高群塔塔吊整体稳定性。; 郑迪; 关键词：蚁群优化算法塔吊群塔

一种基于蚁群优化算法的履带巡检机器人路径规划方法: 本发明涉及一种基于蚁群优化算法的巡检机器人路径规划方法，具体如下：一是在蚁群信息素更新规则中引入自适应调节因子，该因子依据蚂蚁遇到障碍物频率动态变化；二是去除多余停滞点，对关键节点曲线拟合，并平滑过渡相邻关键节点间路径，...; 马自勇张为豪马立东强浩南

基于蚁群优化算法的物流穿梭车路径优化方法及系统: 本发明提供基于蚁群优化算法的物流穿梭车路径优化方法及系统，涉及路径优化技术领域，包括：为物流穿梭车进行订单分配；设置子模拟车；使用子模拟车构建多条路径并留下时刻标记；为每条路径设置重要等级；获取物流穿梭车的优先级顺序，根...; 张光磊满坤

基于智慧蚁群优化算法的市政道路管线布设方法研究与应用: 2025年; 为解决传统管线布设中存在的安全性、经济性和高效性难以兼顾的问题,提出一种基于智慧蚁群优化算法的市政道路管线布设方法,以保定市城中村改造安置区(二期)供水、供热配套基础设施建设项目为例,将地下空间栅格化,结合避让、成本和安全原则,利用智慧蚁群算法优化管线路径。结果表明,该方法能够有效缩短管线长度,其中给水管线、电力管线和热力管线的实际长度分别缩短了10.88%、5.35%和17.15%,能够显著降低施工成本,并提升管线安全性。; 刘庆; 关键词：市政道路

一种基于动态信息熵蚁群优化算法的移动机器人路径规划方法: 本发明提供一种基于动态信息熵的蚁群优化算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、环境建模：设置机器人的起点、终点以及障碍物的位置；S2、设置蚂蚁算法的初始参数；S3、非均匀信息素初始化：根据障碍物距离对信息素进行...; 苏琴李星毅杨海峰

超启发蚁群优化算法求解带柔性时间窗的绿色两级多周期车辆路径问题被引量：1: 2025年; 针对带柔性时间窗的绿色两级多周期车辆路径问题(G2E-MPVRPFTW),建立同时以最小化碳排放量和最大化客户满意度为目标的数学模型,提出一种结合K-means带时间窗聚类(KCTW)的超启发蚁群优化算法(HHACOA)进行求解.首先,根据G2E-MPVRPFTW大规模、多约束、强耦合的复杂特性,采用KCTW将该问题分解为多个子问题,以降低问题的求解复杂度;其次,使用HHACOA求解分解后的各子问题,并将这些子问题的解合并获得原问题G2E-MPVRPFTW的解.HHACOA在高层策略域生成9种邻域操作的不同排列,采用蚁群优化算法(ACOA)对优质排列信息进行学习,并基于重构的转移概率矩阵生成新的排列,以有效引导搜索到达优质解集中的区域;HHACOA在低层问题域利用启发式规则和随机方法生成初始种群,并将高层产生的每个排列作为一种算法,作用于种群中的每个个体,以实现在解空间更多不同区域进行搜索.; 郭宁钱斌申秋义那靖胡蓉耿言; 关键词：多目标优化

基于多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法的装配序列优化: 2025年; 装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。; 黎响王永田德; 关键词：装配序列规划风电机组

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