蚁群算法在模糊Petri网参数优化中的应用

蚁群算法的随机Petri网分析与路径寻优
薛淑磊
【期刊名称】《西安工业大学学报》
【年(卷),期】2008(028)002
【摘要】为解决Petri网的最优路径寻找问题,在分析了随机Petri网(Stochastic Petri Net,SPN)中各个变迁实施时刻的分布规律之后,提出了一种计算任意网型变迁时间概率分布的方法.在对SPN分析的基础上,基于蚁群算法设计了一种在SPN 中使用的各个网元素数据结构,提出了一种在SPN中更有效率的路径寻优方法.仿真结果表明,此路径寻优方法对时间延迟具有更高的灵敏度,对路径选择具有更高的准确性.
【总页数】6页(P157-162)
【作者】薛淑磊
【作者单位】西安工业大学,北方信息工程学院,西安,710032
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP301.5
【相关文献】
1.应急救援车辆路径寻优——基于多目标改进蚁群算法 [J], 李紫瑶
2.基于改进免疫遗传优化蚁群算法的移动机器人路径寻优研究 [J], 赵春芳;李江昊;张大伟
3.基于电子地图的改进蚁群算法及其车辆路径寻优 [J], 刘庆华; 汪晶
4.利用Kmeans与蚁群算法的路径寻优方法 [J], 彭熙舜;陆安江;贾明俊;卢学敏
5.利用Kmeans与蚁群算法的路径寻优方法 [J], 彭熙舜;陆安江;贾明俊;卢学敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于蚁群算法的Petri网最优路径序列寻找
黄光球;苏海洋;刘冠
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2007(27)4
【摘要】根据蚁群算法和时间Petri网的特点提出了一种网络元素可以记录少量信息的记忆扩展时间Petri网(METPN).当METPN运行时,使用充足量的托肯在网络中行走并在行走过程中留下信息素来调整托肯的路径选择,从而使大量蚂蚁的行走路线不断逼近Petri网中时间延迟更短的变迁序列,最终在最短变迁序列上形成清晰的蚁路,从而在一定程度上解决了复杂Petri网的最优路径寻找问题.仿真结果表明,托肯可以有效地在最短延时路径上形成蚁路,能够求得从初始库所到网络中任意库所的最短路径.
【总页数】4页(P932-935)
【作者】黄光球;苏海洋;刘冠
【作者单位】西安建筑科技大学,管理学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,管理学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,管理学院,陕西,西安,710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP301.5
【相关文献】
1.基于Petri网的顾及转向延误的最优路径算法 [J], 杨琰;廖伟志;李文敬;杨文;李杰
2.变迁特性服从不同分布的SPN最优路径序列寻找 [J], 黄光球;王金城;张斌
3.基于模态Petri网的行为有效区间寻找最优路径的方法 [J], 方贤文;陶小燕;刘祥伟
4.基于变迁可靠性的随机Petri网最优路径序列寻找 [J], 黄光球;张斌
5.基于改进蚁群算法的柑橘采摘最优路径 [J], 陈鑫;王海宝;罗强;王昌洪;钱伟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，它借鉴了蚁群在寻找食物过程中所表现出的寻优特性。

自20世纪90年代提出以来，蚁群算法因其优秀的全局寻优能力和较强的鲁棒性，在许多领域得到了广泛的应用。

本文将重点研究蚁群算法的原理及其在路径寻优中的应用。

二、蚁群算法的研究（一）蚁群算法的原理蚁群算法的基本思想是模拟自然界中蚂蚁觅食的行为过程。

蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放一种称为信息素的化学物质，通过信息素的浓度来指导其他蚂蚁的行动。

蚁群算法通过模拟这一过程，使整个群体通过协同合作的方式寻找最优解。

（二）蚁群算法的特点1. 分布式计算：蚁群算法通过多只蚂蚁的协同合作来寻找最优解，具有较好的分布式计算能力。

2. 正反馈机制：信息素的积累和扩散使得算法具有较强的正反馈机制，有利于快速找到最优解。

3. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优问题是一种典型的组合优化问题，广泛应用于物流配送、车辆路径规划、网络路由等领域。

蚁群算法在路径寻优中的应用主要体现在以下几个方面：（一）物流配送路径优化物流配送过程中，如何合理安排车辆的行驶路径，使总距离最短、时间最少，是物流企业关注的重点。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁觅食的过程，为物流配送提供最优路径。

（二）车辆路径规划车辆路径规划是指在一定区域内，如何合理安排车辆的行驶路线，以满足一定的约束条件（如时间、距离等），使总成本最低。

蚁群算法可以通过多只蚂蚁的协同合作，为车辆路径规划提供有效的解决方案。

（三）网络路由优化在网络通信领域，如何选择最佳的路由路径，以实现数据传输的高效性和可靠性是网络路由优化的关键。

蚁群算法可以通过模拟信息素的传播过程，为网络路由选择提供最优的路径。

基于蚁群算法的电力系统网络优化研究近年来，随着电力系统的快速发展和电力市场的不断深化，对于电力系统网络优化的需求也越来越高。

而蚁群算法作为一种新兴的智能算法，被广泛应用于电力系统网络优化中。

本文将重点研究基于蚁群算法的电力系统网络优化研究，分别从蚁群算法的理论基础、电力系统网络的特点及蚁群算法在电力系统网络中优化的应用等方面展开讨论。

一、蚁群算法的理论基础蚁群算法是一种模拟蚁群行为的智能优化算法。

它的最初提出是为了模拟蚂蚁在食物寻找、选择和运输过程中的合作行为，通过模拟蚂蚁在群体中的集体智能来解决类似优化问题。

蚁群算法的基本理论基础就是模拟蚂蚁交流信息的行为，通过信息素的概念来描述蚂蚁在群体中交流的信息。

蚂蚁在走路的时候会释放一种称作信息素的物质，它会被其他蚂蚁感知并根据其浓度的高低来决定走的方向。

根据信息素在群体中的重要性，蚁群算法的优化过程也被分成了两个部分：信息素的更新和蚂蚁的移动。

二、电力系统网络的特点电力系统网络一般是由变电站、输电线路、配电变压器等组成。

它具有复杂的分层结构和互联互通的网络拓扑结构，同时还有较为复杂的电力负荷特性和电力设备参数等因素。

这样就造成了电力系统网络的复杂性和不确定性，而且电力系统网络的优化问题与国家的经济要求、社会要求和环保要求等有着密切的联系和影响。

电力系统网络的优化问题主要涉及到以下几个方面：输电损耗最小、电压稳定、配电网络损耗最小等。

这些问题的解决都需要采用高效的算法和优化策略来实现。

三、蚁群算法在电力系统网络中的优化应用1. 输电损耗优化输电损耗优化是电力系统优化的核心问题之一，蚁群算法通过模拟食物搜索的过程，以求解最优路径为目标，来减少电力系统网络的输电损耗。

根据传输线电阻、电感和电容等参数，以及输电线路的长度和负载情况等因素来计算输电损耗。

2. 配电网络优化配电网络是电力系统网络的基础，也是电力系统优化中需要优化的重要部分。

蚁群算法可以通过建立合适的配电网络模型，以最小化配电网络的总损耗为目标，来实现模型的优化。

基于蚁群学习算法的模糊小波神经网络控制
近年来，随着工业技术的不断发展，模糊小波神经网络控制已被广泛应用于复杂系统
的控制。

然而，模糊小波神经网络控制技术仍存在着许多挑战，其中包括参数估计、压缩
比率、收敛性能和调节精度等等。

针对上述问题，基于蚁群学习的模糊小波神经网络控制
方法应运而生。

它利用蚁群学习的特性来完成必须的参数估计和收敛处理。

作为蚁群算法的一种应用，基于蚁群学习的模糊小波神经网络控制方法利用蚂蚁的特
性来计算最优化的参数提供者。

具体来说，该方法向蚂蚁发送一系列参数，它们会通过迭
代计算出最优参数，从而使模糊小波神经网络最大限度地发挥其实际性能。

同时，蚁群学
习也可以有效地改善模糊小波神经网络的收敛性能。

此外，在蚁群学习的框架下，自适应
压缩算法可以应用于模糊小波神经网络控制，从而改善系统的压缩比率，提高调节精度。

总之，基于蚁群学习的模糊小波神经网络控制方法既节约资源，又能够解决复杂系统
的控制难题。

目前，许多企业都在利用蚁群算法来改善模糊小波神经网络控制的控制性能，提高控制系统的效率和可靠性，帮助他们更好地实现工业化现代化的发展。

蚁群优化算法及其应用研究随着计算机技术的不断发展，各种优化算法层出不穷，其中蚁群优化算法作为一种新兴的智能优化算法，已经引起了广泛的关注和研究。

本文主要介绍蚁群优化算法的基本原理、算法流程及其在实际问题中的应用。

一、蚁群优化算法的基本原理蚁群优化算法是一种仿生智能算法，其基本原理是模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。

在蚂蚁寻找食物的过程中，蚂蚁会释放一种叫做信息素的物质，用来标记通路的好坏程度。

其他蚂蚁在寻找食物时，会根据信息素的浓度选择走过的路径，从而最终找到食物。

蚁群优化算法的基本思想就是将蚂蚁寻找食物的行为应用到优化问题中。

在算法中，每个解就相当于蚂蚁寻找食物的路径，信息素就相当于解的质量。

当蚂蚁在搜索过程中找到更好的解时，就会释放更多的信息素，从而吸引其他蚂蚁继续探索这个解。

通过不断地迭代，最终找到全局最优解。

二、蚁群优化算法的算法流程蚁群优化算法的算法流程主要包括以下几个步骤：1.初始化信息素和解的质量在算法开始之前，需要对信息素和解的质量进行初始化。

一般情况下，信息素的初始值为一个比较小的正数，解的质量可以通过一个评价函数进行计算。

2.蚂蚁的移动在每一轮迭代中，每个蚂蚁会根据当前信息素的分布和启发式函数选择下一步要走的方向。

启发式函数一般是根据当前解的质量和距离计算的。

3.信息素的更新当每个蚂蚁完成一次搜索后，需要更新信息素的浓度。

一般情况下，信息素的更新公式为：τi,j = (1-ρ)τi,j + Δτi,j其中τi,j表示从城市i到城市j的信息素浓度，ρ表示信息素的挥发因子，Δτi,j表示当前蚂蚁留下的信息素。

4.全局信息素的更新在每一轮迭代中，需要对全局信息素进行更新。

一般情况下，全局信息素的更新公式为：τi,j = (1-α)τi,j + αΔτi,j其中α表示全局信息素的影响因子，Δτi,j表示当前蚂蚁留下的信息素。

5.终止条件的判断当达到预设的迭代次数或者满足一定的停止条件时，算法停止。

果蝇算法与改进蚁群算法优化模糊集的自适应图像增强王琦;徐克俭
【期刊名称】《山东农业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(049)005
【摘要】计算机视觉图像在采集和传输过程中,容易受到噪声的干扰而变得模糊不清,传统的模糊集图像增强算法具有计算量大、参数手动设置和适应性差的缺点,使得图像处理效率低下和增强质量较差,无法满足现实需求.本文将改进的蚁群算法引入计算机视觉图像模糊增强,以模糊熵为图像增强效果的评价指标,并对模糊图像增加参数进行自适应选择.结果表明,本算法可以提高图像的模糊熵、改善图像视觉效果和清晰度,同时可以较好地突出某些特征.
【总页数】4页(P832-835)
【作者】王琦;徐克俭
【作者单位】北京联合大学师范学院, 北京 100011;北京海关, 北京 100022【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于人眼视觉特性和模糊集的自适应图像增强算法 [J], 刘金根;刘兴建;周灿;吉会云
2.基于FOA优化模糊集的图像增强研究 [J], 刘定一
3.模糊集与非线性增益相结合的自适应图像增强算法 [J], 全永奇;李太君;邓家先;谢凯明
4.基于果蝇算法与自适应性遗传算法组合优化神经网络的光伏电站短期出力预测[J], 任家铭;李灿;姚李孝
5.低照度条件下基于优化自适应校正算法的数字图像增强研究 [J], 付志荣
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。