改进的蚂蚁算法在矩形优化排料中的应用

基于蚁群算法的带平衡约束矩形布局问题的启发式求解
季美;肖人彬
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2010(030)011
【摘要】以卫星舱布局问题作为研究背景,求解了带平衡约束的矩形布局问题.采用启发式策略设计了分区域分步布局法,该策略将圆形卫星舱承重板分成4个区域,分区域同步进行布局.当所布矩形和区域都确定时,采用最左最底填充策略进行布局.该方法通过不干涉约束,使布局紧凑,通过控制系统质心的位置,使系统保持平衡.在启发式策略的基础上,设计了蚁群算法搜索优化定位次序,从而得到优化的布局.数值仿真结果表明,该布局方法具有优良的计算性能.
【总页数】5页(P2898-2901,2905)
【作者】季美;肖人彬
【作者单位】华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TP18
【相关文献】
1.求解带动不平衡约束的卫星舱布局问题的启发式算法 [J], 刘景发;高泽旭;龙羽正;姚永雷;刘文杰;刘朝霞
2.求解平衡约束圆形Packing问题的快速启发式并行蚁群算法 [J], 黎自强;田茁君;
王奕首;岳本贤
3.带静不平衡约束的正交矩形布局问题的启发式模拟退火算法 [J], 刘景发;张振;薛羽;刘文杰;蒋宇聪
4.带性能约束的矩形图元布局问题的求解 [J], 包巴图吉力根;孙志玲
5.用蚁群算法求解带平衡约束的圆形布局问题 [J], 徐义春;肖人彬
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蚂蚁群算法在优化问题中的应用随着计算机科学的发展，人们对于算法的探索也越来越深入。

而在这些算法中，蚂蚁群算法是一个备受关注的优化算法。

蚂蚁群算法受到蚂蚁的行为特点启发而发展出来，其在多个领域中都发挥着重要的作用。

本文将重点讨论蚂蚁群算法在优化问题中的应用。

蚂蚁群算法的原理蚂蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法。

其基本原理是将一群蚂蚁放置在一个二维空间中，每只蚂蚁都有一定的智能和意识，它们可以相互通信并携带信息素。

在寻找食物的过程中，蚂蚁会跟着前面的蚂蚁行走，并不断释放信息素。

当蚂蚁发现食物后会加强信息素的释放，吸引其他蚂蚁前来寻找食物的位置。

这个过程中，信息素的释放量与距离成反比，离食物越近的路径上的信息素浓度越大，其它蚂蚁选择该路径的概率也越大。

在蚂蚁群算法中，一个问题被转化为了蚂蚁寻找食物的过程。

算法将问题的解映射为蚂蚁寻找食物的过程中所走过的路径，问题的优化就成为了如何选择最优的路径来收集食物。

每个位置的信息素浓度反映了这个路径的优劣，蚂蚁寻找的过程就是使用概率模型和信息素浓度选择路径的过程。

蚂蚁群算法的应用1.在路线规划领域中的应用蚂蚁群算法在路线规划领域中得到了广泛的应用。

通过将路线规划问题转化为蚂蚁寻找食物问题，可以很好地处理TSP （Traveling Salesman Problem）问题。

在TSP问题中，需要找到连接所有城市的最短路径，通过蚂蚁群算法可以自主优化路径，找到最优的路线。

与传统的规划算法相比，蚂蚁群算法能够最大程度地减少计算复杂性，且具有很好的鲁棒性。

2.在机器学习中的应用蚂蚁群算法在机器学习中也有广泛的应用。

比如在神经网络的训练中，它可以作为一种优化算法使用。

由于神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元的输出都需要通过一个激活函数进行计算。

在训练神经网络时，需要不断调整各个神经元之间的连接权重，使得输出与实际值之间的误差最小。

蚂蚁群算法可以帮助我们快速找到最优的连接权重。

蚁群算法在物流调度中的应用蚁群算法在物流调度中的应用随着全球化和电子商务的发展，物流行业也在不断壮大。

为了满足客户的需求，物流企业需要根据客户的需求进行高效的物流调度，降低成本，提高效率。

而蚁群算法作为一种优化算法，在物流调度中也得到了广泛的应用。

一、蚁群算法的原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过模拟蚂蚁的信息素沉积和信息素挥发来寻找最优解。

蚂蚁在行走的时候会释放信息素，其他蚂蚁会通过信息素的浓度来判断哪条路径更优。

当一条路径的信息素浓度较高时，其他蚂蚁就会沿着这条路径前进，从而加强了这条路径的信息素浓度。

这种行为会不断持续下去，直到找到最优解。

二、蚁群算法在物流调度中的应用在物流调度中，蚁群算法可以用来寻找最优的物流路径和运输计划。

下面以一家物流企业为例，介绍蚁群算法在物流调度中的具体应用。

1.收集数据物流企业首先需要收集相关数据，例如货物的重量、数量、尺寸、目的地等信息，以及车辆的数量、载重、速度等信息。

2.建立模型根据收集到的数据，物流企业需要建立一个物流调度模型。

模型中需要包括物流路径、车辆数量、运输计划等信息。

3.应用蚁群算法将蚁群算法应用于物流调度模型中，通过模拟蚂蚁在寻找最优路径时的行为，来寻找最优的物流路径和运输计划。

通过蚁群算法得到最优的物流路径和运输计划后，物流企业需要进行优化。

例如，对于一些路线和计划进行调整，以达到更高的效率和更低的成本。

三、蚁群算法在物流调度中的优势1.高效性蚁群算法能够在大量的数据中寻找最优解，比传统的算法更加高效。

在物流调度中，可以快速地找到最优的物流路径和运输计划，从而提高效率，降低成本。

2.适应性蚁群算法具有一定的自适应性，能够根据环境的变化自动调整搜索策略。

在物流调度中，可以适应不同的物流需求和不同的运输计划。

3.可并行性蚁群算法可以进行并行计算，这样可以缩短计算时间，提高效率。

在物流调度中，可以同时计算多个物流路径和运输计划，从而更快地得到最优解。

基于改进蚁群算法的优化方法及其应用IntroductionMetaheuristic algorithms are popular techniques used for solving complex optimization problems such as the traveling salesman problem, portfolio optimization, and many others. One of the famous metaheuristic algorithms is the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, which simulates the behavior of ants in finding the shortest path between their colony and a food source. However, the traditional ACO algorithm has some limitations that affect its performance in solving complex optimization problems. In this article, we will introduce an improved version of the ACO algorithm and its applications in various optimization problems.Chapter 1: Basic Ant Colony Optimization AlgorithmThe ACO algorithm is a population-based search algorithm that imitates the behavior of ants in finding the shortest path between their nest and food source. The algorithm consists of a set of ants that move through a graph and deposit pheromone trail on the edges they traverse. The pheromone trail acts as a form of communication among ants, and those edges with the highest pheromone concentration are more likely to be chosen by other ants.The basic steps of the traditional ACO algorithm are as follows:1. Set the number of ants, the initial pheromone concentration, and the heuristic value for each edge.2. Each ant selects a starting node and iteratively selects the next node based on a probabilistic rule that combines the pheromone trail and the heuristic value of each edge.3. After an ant completes a tour, the pheromone trail on each edge is updated based on the length of the tour. Edges with shorter tour length receive more pheromone.4. Repeat steps 2 and 3 until a stopping criterion is met.Chapter 2: Limitations of Basic ACO AlgorithmAlthough the traditional ACO algorithm is effective in solving many combinatorial optimization problems, it has some limitations that may affect its performance in solving more complex problems. Some of the limitations are:1. Premature Convergence: The ACO algorithm tends to converge prematurely to a local optimum, which means that it fails to explore the search space adequately, leading to suboptimal solutions.2. Stagnation: The algorithm can get stuck in a local optimum due to the lack of exploration.3. Inefficient Parameter Tuning: The performance of the ACO algorithm highly depends on parameter values such as the pheromone evaporation rate, the initial pheromone value, and the visibility of theedges. The selection of appropriate parameter values can be challenging and time-consuming.Chapter 3: Improved Ant Colony Optimization AlgorithmTo address the limitations of the basic ACO algorithm, several improved versions have been proposed. One of the popular improved ACO algorithms is the Max-Min Ant System (MMAS) algorithm that ensures better exploration and avoids premature convergence.The MMAS algorithm introduces several enhancements that improve the performance of the basic ACO algorithm. These enhancements include:1. Pheromone Updating Rule: The MMAS algorithm uses a max-min strategy to update the pheromone trail. Each edge's pheromone concentration is bounded by a maximum and minimum value to ensure proper pheromone evaporation and allow better exploration of the search space.2. Pheromone Initialization: The initial value of the pheromone concentration is set to a higher value than the traditional ACO algorithm to encourage global exploration.3. Dynamic Parameter Tuning: The algorithm uses a dynamic parameter tuning mechanism that adjusts the parameter values based on the current state of the search. This tuning mechanism helps to find a balance between exploration and exploitation.The MMAS algorithm has been successfully applied in many optimization problems such as the Traveling Salesman Problem, Quadratic Assignment Problem, and many others.Chapter 4: Applications of Improved ACO AlgorithmThe improved ACO algorithm has been applied in many real-world optimization problems such as:1. Wireless Sensor Network Optimization: The optimization of Wireless Sensor Networks (WSNs) is a challenging task due to the complex nature of the network topology. The ACO algorithm has been used to optimize the WSN topology for better energy efficiency, coverage, and connectivity.2. Vehicle Routing Problem: The Vehicle Routing Problem (VRP) is a combinatorial optimization problem where a set of vehicles has to visit a set of customers while minimizing the total distance traveled. The ACO algorithm has been used to optimize the route taken by the vehicles to minimize the total distance traveled.3. Image Segmentation: Image segmentation is a critical task in computer vision that involves dividing an image into separate regions. The ACO algorithm has been used to segment medical images for better diagnosis and treatment.ConclusionThe Ant Colony Optimization algorithm has been successfully applied in many optimization problems, but its performance can be further improved by introducing several enhancements. The Max-Min Ant System algorithm is an improved version of the ACO algorithm that ensures better exploration and avoids premature convergence. The improved ACO algorithm has been applied in many real-world optimization problems such as Wireless Sensor Network Optimization, Vehicle Routing Problem, and Image Segmentation.。

第32卷第1期2011年2月 青岛科技大学学报(自然科学版)Jo urnal of Qing dao U niver sity o f Science and T echno lo gy (N atural Science Edition)V ol.32N o.1Feb.2011文章编号:1672 6987(2011)01 0090 05基于蚁群算法的矩形件优化排样问题冯 琳,史俊友*(青岛科技大学机电工程学院,山东青岛266061)摘 要:由于蚁群算法具有正反馈并行自催化机制和较强的鲁棒性等优点,逐渐成为一种应用广泛的元启发式算法。

针对矩形毛坯在定宽无限长的板材上排样这个NP 难问题,提出采用蚁群算法进行求解。

采用1种2步法:第1步利用蚁群算法寻找最优底部毛坯排放顺序得到条形料排放顺序,第2步采用一种宽度方向最大填充排放算法来排放每个条形料。

并将得到的结果与以往算法的结果进行比较,进一步验证了蚁群算法的优越性及处理矩形件排样问题的有效性。

关键词:蚁群算法;矩形件排样;剪切下料;条形料排样中图分类号:T P 391.7 文献标志码:AOptimization of Rectangle Packing Problems Based on Ant Colony AlgorithmFENG Lin,SHI Jun you(Colleg e of Electromechan ical E ngineering,Qingdao U niver sity of S cien ce and T echnology,Qingdao 266061,Ch ina)Abstract:Since the ant colony algorithm s autocatalytic,positive feedback,parallel mecha nism and the strong robustness,it has become a widely used meta heuristic algorithm.In the w ork presented here,we used an ant colony optimization (ACO)approach to solve the two di mensional strip packing problem (2D SPP),which consists of orthogonally placing all the pieces within the container,w ithout overlapping,such that the overall length of the layout is minimized.One additional constraint the guillotine constraint can be taken into account.In this paper,a two step method was used,the first step is using the ant colony algorithm to find the optimal order of every strip s bottom rectangular piece,and the second step is using a least w aste at w idth methods to fill each strip.The ant colony algorithm is subjected to a compre hensive test using benchmark pared to Genetic Simulated Annealing algorithm and Knapsack algorithm methods from the literature the ant colony algorithm performs best.Key w ords:ant alg orithm ;r ectangle packing ;guillotine cutting ;strip packing 收稿日期:2010 09 20作者简介:冯 琳(1986 ),女,硕士研究生. *通信联系人.本研究主要讨论将一系列不同尺寸的矩形毛坯在定宽无限长的板材上的排样问题(strip packing problem,SPP)[1]。

改进蚁群算法在推广运输问题中的应用随着社会的发展，物流行业显得越来越重要。

如何优化物流运输的效率，提高货物运输的安全性，已经成为物流业面临的重大问题。

当前推广和运输问题中使用的蚁群算法虽然有一定效果，但仍存在许多不足。

因此，如何改进蚁群算法，使其在推广运输问题中发挥更大的作用，已成为一个热门的研究领域。

蚁群算法是一种仿生算法，它模拟了蚂蚁寻觅食物的行为。

蚂蚁在寻找食物时会留下一条被称为“信息素”的化学物质，其他蚂蚁可以通过识别这些信息素找到食物。

同样的，蚁群算法也是通过在解空间中留下信息素，使得每个解向最优解靠近的过程。

在推广和运输问题中，蚁群算法常常用于寻找最优路径。

然而，这个算法存在一些问题。

首先，蚁群算法容易陷入局部最优解，达不到全局最优解；其次，蚁群算法的收敛速度较慢，优化速度需要进一步提高；此外，在解决推广和运输问题时，存在食物源（货物处理中心）的移动问题，这也需要解决。

为了改进蚁群算法在推广运输问题中的应用，我们可以采取以下措施：1. 引入多峰搜寻策略：多峰搜寻策略可以帮助算法跳出当前凹槽，更好地达到全局最优解。

2. 引入自适应迭代大小：蚁群算法中，一般迭代次数是固定的。

根据实际情况，设置不同的迭代次数可以优化算法的效果。

3. 设置有效信息素和蒸发系数：有效信息素可以引导蚂蚁从某些路径重点方向上移动，而蒸发系数则是控制信息素数量的一个参数，可以控制信息素的持久性，使算法收敛速度更快。

4. 基于蚁群算法一致性的无痕追溯技术并应用到推广运输中，这有助于物流业防止物流安全方面的问题。

5. 引入容错机制：容错机制可以帮助算法在遇到错误时进行调整和修复，从而保证算法的可靠性和健壮性。

改进蚁群算法，在推广和运输的物流业中应该有广泛的应用，并有望在算法性能和解决实际问题方面取得显著效果。

基于改进蚁群优化算法的车间布局优化
葛安华;姚向楠;张玉巧
【期刊名称】《森林工程》
【年(卷),期】2014(030)004
【摘要】为了实现车间布局优化的最小物流费用,对车间布局优化的问题建立二次分配模型,并采用一种改进的蚁群优化算法(最大最小蚂蚁系统)来求解二次分配模型,这种方法克服了传统的蚁群优化算法,收敛速度慢、陷入局部最优、运算时间长等缺陷.同时建立车间布局构建图,对车间布局的蚁群算法实现进行详细的描述,并引入局部搜索的方法对问题求解进行局部优化,以便实现全局最优.最后,给出一个有12个生产单元的车间布局仿真算例,运用VC+ +6.0编程实现算法,计算结果显示,新布局方案物料搬运成本要比原布局方案节约10％.这个结果表明改进的蚁群算法在求解二次分配模型具有很好地能力,对于解决车间布局优化问题的求解是可行和有效的.
【总页数】4页(P158-161)
【作者】葛安华;姚向楠;张玉巧
【作者单位】东北林业大学工程技术学院,哈尔滨150040;东北林业大学工程技术学院,哈尔滨150040;东北林业大学工程技术学院,哈尔滨150040
【正文语种】中文
【中图分类】F274;S7-5
【相关文献】
1.解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法 [J], 张志强;张瑕;张翔;李淑娟
2.基于生物遗传算法的车间布局优化算法 [J], 李郝林;杨敏
3.基于最短回溯距离的车间设备线性布局优化算法 [J], 陈幼平;胡广华;袁楚明;周祖德
4.基于混合蚁群算法机加车间设备布局优化研究 [J], 张新敏;王晓云;杨宇明
5.基于改进蚁群算法的数控机床电气柜布局优化 [J], 侯军燕;胡迎春
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蚁群算法在定制家具矩形零件排样中的应用王洁;陶涛;陈星艳;钱筱楠;欧阳周洲;刘忠会;冯万福【期刊名称】《林业工程学报》【年(卷),期】2022(7)1【摘要】零件排样,是指在一定规格的原料板材上,按照一定规则排布若干个不同尺寸规格的零件,在满足订单配套和切割要求的前提下,达到一定的优化目标。

本研究以定制家具的零件排样问题为对象,根据定制家具零件排样生产的实际情况,将零件排样问题与蚁群算法(ACA)结合,以最优化原材料利用率为目标构建批次订单排样的数学模型,搜索得到批次零件的排样方案,实现定制家具订单的批次排样问题优化。

本研究基于定制家具零件的生产特点,给出结合矩形零件排样问题研究的蚁群算法中节点、启发式信息、信息素的定义并对路径的构建和信息素的更新规则进行说明,设计合适的蚁群算法流程,通过对蚁群算法参数的分析,确定蚁群算法参数取值,完成定制家具订单的排样方案的求解。

对比了A企业排样的传统经验算法与本研究优化的排样算法对原材料利用率的影响,结果表明:在不同的订单样本量的条件下,本研究的基于蚁群算法优化的排样算法较传统经验算法原材料利用率分别提高6.1%,11.1%,10.0%。

通过实例验证该算法在排样问题中求解具有有效性。

【总页数】5页(P192-196)【作者】王洁;陶涛;陈星艳;钱筱楠;欧阳周洲;刘忠会;冯万福【作者单位】中南林业科技大学;欧派家居集团股份有限公司;江苏凯蒂家居用品有限公司【正文语种】中文【中图分类】TP【相关文献】1.融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究2.基于蚁群算法的矩形件优化排样问题3.基于遗传蚁群算法的矩形件排样问题研究4.基于蚁群算法及矩形法的钣金排样算法研究5.基于蚁群算法的矩形件排样问题研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。