蚁群算法在船舶电力故障系统中的应用研究

在工业自动化程度日益提高的今天,船舶电力自动化程度也不断提高。在现代化的船舶电力系统中,电站作为整个系统的核心,一直扮演着非常重要的角色,但是由于船舶的用电设备复杂,工作环境也较为恶劣,所以需要对电力系统中可能出现的故障做到快速预警和高效处置。本文在深入研究了蚁群算法的基础上,针对船舶电力系统中常出现的几种电力故障进行数学建模仿真,并对基于信息素的核心算法提出了改进措施,进一步提高了系统运行的稳定性和故障查找的准确性。     

蚁群算法在船舶路径优化仿真中的应用

随着航运业的发展,海上物流的经济性成为各国需要考虑的重要因素之一,对各港口的船舶进行路径优化成为现代航运业的重要研究方向。同时,船舶的路径优化朝着智能化方向发展。蚁群算法是解决路径优化问题最常用的算法,但是其求解结果往往陷入了局部最优解,在海上船舶路径规划中具有局限性。本文研究传统路径优化中的蚁群算法,针对海上船舶航行特点,对蚁群算法中的信息素更新策略及搜索区域机制进行改进,提高算法的效率。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

蚁群算法在PID参数优化中的应用研究

本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。     

基于蚁群算法的舰船避险航路规划

采用蚁群算法研究舰船避险航路规划问题,利用栅格法将航行海区进行细分,建立舰船避险航路模型,进而求算优化解。仿真结果表明,蚁群算法求解舰船优化航路具有较强的稳定性和鲁棒性。     

蚁群算法在舰船建模与控制中的应用

传统蚁群算法只能单纯针对舰船路径进行规划,且在规划计算过程中仅能针对一个目标进行分析计算,导致计算中的有效信息素过少,计算所建立的规划控制模型准确度降低。因此,本文提出蚁群算法在舰船建模与控制中的应用。首先,采用蚁群算法对舰船航行场景进行建模,并对模型中的有效信息素进行优化量的导入更新。最后,对完成更新信息素的模型进行多目标参量计算,实现提升蚁群算法规划控制模型的精准度。为了证明设计的有效性,通过对比仿真实验来完成验证操作并得出可行性结论。     

蚁群算法在港口船舶物流中的应用研究

在全球化经济日益繁荣的今天,国内出现了众多超大吞吐容量的港口,同时各种超级运输船舶也被制造出来,因此在全球港口运输能力有限的情况下,如何有效安排船舶物流的作业流程,改善港口运输效率,对提高经济效益,降低成本显得非常必要。因此,本文主要分析现阶段港口运输行业面临的主要问题,并基于蚁群算法提出具体的优化措施。通过建立港口船舶物流的数学模型,对物流运输中的任务序列进行优化调度,从而最终确定最优的调度算法。     

基于蚁群算法的船台吊装网络优化技术研究

船台吊装网络优化涉及到船台设备和吊装工艺的双重约束,是一种典型的NP难题.根据船厂制造网络优化的需求,提出了一种适合蚁群算法的船台网络模型,在此基础上实现了船台网络优化的蚁群算法,以实现吊装进度安排的优化.该方法具有蚁群算法的全局优化特点,可以很好的解决实际工程问题,最后通过一个算例,进一步说明了这种方法对于解决船台吊装网络优化问题的有效性.     

基于蚁群算法的船舶调度优化研究

新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。     

改进蚁群算法的船舶软件系统可靠性评价

船舶软件系统可靠性是评价软件系统生命周期的一个重要指标,支持向量机在船舶软件系统可靠性评价中存在的参数优化难题,使得船舶软件系统可靠性评价错误率大。以减少船舶软件系统可靠性评价错误率为目标,提出改进蚁群算法的船舶软件系统可靠性评价方法。首先分析当前船舶软件系统可靠性评价国内外研究状态,指出了参数对船舶软件系统可靠性评价结果的影响程度,然后采用改进蚁群算法对支持向量机的参数进行估计,并应用于船舶软件系统可靠性评价的建模中,最后与传统支持向量机的船舶软件系统可靠性评价方法进行对比分析。结果显示本文算法的船舶软件系统可靠性评价错误率大约为5%,而传统支持向量机误率大约为10%左右,本文算法的船舶软件系统可靠性评价可信度更高。     

蚁群优化算法在船舶电力系统重构中的应用

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。     

基于改进蚁群算法的船舶路径规划及跟踪控制

针对船舶自动化研究领域中的路径规划和路径跟踪2个问题,提出一种基于改进蚁群算法的船舶路径规划方法。为了更好解决传统蚁群算法存在的问题,使用人工势场法改进蚁群算法信息素更新策略,统筹船舶路径规划与船舶路径跟踪控制问题,通过引入神经网络对船舶动力学子系统的未知不确定项进行逼近,设计一种基于径向基神经网络算法的滑模控制器,仿真实验验证了本文所提出算法的有效性。     

蚁群算法在海面图像识别系统中的应用

在海上图像识别系统中,由于海上环境的不稳定及海上噪声的影响,对于海上拍摄图像纹理进行特征值的全面稳定提取还存在很大的提升空间。蚁群算法由于具有全局智能化的搜索能力,且同时有很好的自适应反馈能力及优良的鲁棒性特征而得到广泛应用。本文在研究现有蚁群算法基础上,提出一种新的对海面图像特征提取的有效蚁群算法,从而实现对海上图像有效识别。仿真表明,该算法不仅具有较低的算法复杂度,并且图像识别率较高。     

改进蚁群算法及其在船舶最优航线导航中的应用

由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。     

基于蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究

传统海洋港口物流运输系统存在货物运输目标参量与船舶调度路径间的协同性异常问题,导致货物运输船舶调度的精准度误差增大。因此,提出蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究。首先,在系统硬件中加入船舶货物ID采集硬件,通过货物相关数据,建立起协同数据模型;接着;根据协同模型对运输路径进行基础模型计算,最后;通过蚁群算法,对路径与协同数据进行匹配性最优计算,从而得到最佳的物流调度方案,实现货物与路径的最佳协同性效果。为了验证设计系统的运输调度效果,通过仿真实验来完成对设计系统性能的验证,证明提出设计系统具有提升港口物流运输货物与船舶路径规划协同性的作用。     

基于改进蚁群算法的物流网络

文中将受容量限制的单分配轴-辐式网络抽象为一个三次变量的混合整数线性规划模型方程;提出了一种改进的蚁群算法,将6种局域搜索算子加入算法中,因此具有较高的全局搜索能力和局部搜索能力;同时提出“解对”的概念,对问题的构成进行分解优化,转化为确定问题,切实使本问题符合蚁群算法使用的前提和优势;最后,使用澳大利亚邮政的数据进行选址仿真实验,验证此算法模型在该应用中的求解效率和计算稳定性。     

蚁群算法在船舶分布式电源优化配置及并行计算中的应用

从节能减排的角度出发,对船舶分布式电源进行配置和运行调度。在此过程中,充分考虑船舶电网的损耗、储能、成本等因素,建立2层分布式电源优化模型,并且利用混合蚁群算法对其求解。最后进行对比实验,实验数据表明,本文算法在计算效率和全局搜索方面优越性突出。