基于蚁群算法的布局问题研究

发布时间：2017-03-23 07:03

  本文关键词：基于蚁群算法的布局问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：布局问题是在满足一定约束的条件下,按照空间利用率最大、成本最低或者重心最低等评价标准,完成人们预期布局要求的问题。它在航空航天、板材切割、石油运输管路、机器人路径规划、物流运输等领域都有非常广泛的应用,好的布局设计方案不但会给人类带来便利,还会提高企业的经济效益,因此,研究布局问题具有重大意义。理论上,布局问题已被认定是NP问题,在一定的时间里求得最优解是不可能的。关于布局问题,学者们进行了许多探索和研究,取得了一些成果,但仍有许多问题有待深入的研究。本文利用蚁群算法研究了三维矩形布局问题和三维管路布局问题。首先提出了解决三维矩形布局问题的蚁群优化算法,算法以追求较高的空间利用率作为目标。介绍了三维矩形布局问题的模型以及定位规则,然后,提出三维布局蚁群算法,算法中,将赋定值与随机生成两种方式作为初始信息素的来源,在更新方式的信息素挥发系数选取上提出分段选取的思想,之后采用部分算例,将五种不同的初始化方式和四种挥发系数不同的选取方式进行分析比较,选取出较好的组合方式。经过算例计算,与前人的结果进行比较得到了较好的布局结果。随后利用蚁群算法对三维管路布局问题进行了研究,算法追求的目标是管路弯折数目尽量少和管路路径尽量短。首先,简要介绍PM2.5采样器的管路布局设计思路,确定布局的目标函数,处理三维待布局空间、障碍物以及管路模型;其次,提出适应管路布局蚁群算法。算法中信息素更新方式分为局部信息素更新和全局信息素更新两部分,并将两次的挥发系数取不同的值;之后,选择PM2.5自动换膜采样器简化模型进行实验验证,利用Matlab软件显示布局方案,对所得布局方案的合理性进行分析,并提出算法改进的方式,得出更佳的布局方案,同时分析了初始参数对布局结果的影响,提高布局效率,并分析了初始参数对布局结果的影响。最后,文章对矩形布局和管路布局的研究成果作出总结,并展望了下一步所要进行的研究工作。
【关键词】：蚁群算法 矩形布局 管路布局
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 布局问题研究意义9
• 1.2 布局问题研究现状9-13
• 1.2.1 布局问题现状9-11
• 1.2.2 布局问题的研究方法11-13
• 1.3 布局问题的研究趋势13-15
• 1.3.1 研究方法的新趋势13-14
• 1.3.2 布局模型的研究趋势14-15
• 1.3.3 应用趋势15
• 1.4 本文的主要内容15-16
• 第2章 蚁群算法16-20
• 2.1 蚁群算法的基本思想16
• 2.2 蚁群算法的应用及实现16-19
• 2.2.1 一般蚁群算法的内容16-17
• 2.2.2 基本蚁群算法的实现过程17-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第3章 矩形布局蚁群优化算法及实现20-28
• 3.1 矩形布局的模型20
• 3.2 定位规则20-21
• 3.3 布局蚁群算法21-23
• 3.3.1 布局蚁群算法的实现21-22
• 3.3.2 布局蚁群算法的优化22-23
• 3.4 算例及分析23-27
• 3.5 本章小结27-28
• 第4章 管路布局研究28-41
• 4.1 PM2.5 自动换膜采样器简介28-30
• 4.1.1 采样器的工作原理28
• 4.1.2 采样器的设计内容28-29
• 4.1.3 采样器的设计内容29-30
• 4.2 三维管路布局概述30
• 4.3 管路布局的模型30-32
• 4.3.1 布局模型31
• 4.3.2 目标函数31-32
• 4.4 管路布局蚁群算法设计32-33
• 4.4.1 初始化方法32
• 4.4.2 选择行走路线32
• 4.4.3 解的构造32-33
• 4.4.4 信息素更新方式33
• 4.4.5 停止准则33
• 4.5 管路布局蚁群算法33-34
• 4.6 基于PM2.5 采样器的实例研究34-40
• 4.6.1 仿真分析及优化34-37
• 4.6.2 初始参数对算法性能影响分析37-40
• 4.7 本章小结40-41
• 第5章 总结与展望41-42
• 5.1 论文的主要工作41
• 5.2 展望41-42
• 参考文献42-46
• 致谢46-47
• 申请学位期间发表的论文47

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本文编号：263156