基于优化蚁群算法的PDMS电缆敷设设计路径方法研究
发布时间：2021-06-23 20:29
电缆敷设设计作为电站电厂设计中最复杂繁琐的工作之一,人工设计会耗费大量人力,同时传统的二维设计不能真实地表现设计场景,进行碰撞检查,容易出现设计误差。基于三维设计软件的电站电厂设计相较于传统设计方式更直观、准确,已经在行业中得到了广泛应用。但无论何种设计方式,电缆敷设路径算法却一直以传统算法为主,这往往受限于复杂设计和大量数据的需求。本文主要针对三维设计场景中,电缆敷设约束条件下多设备节点间最优敷设路径问题进行研究。路径寻优算法是电缆敷设设计的核心,为了获取电缆敷设的最优路径,本文首先对电缆敷设算法进行研究,结合问题选择蚁群算法求解最优路径。第二,通过商旅问题对蚁群算法的生物模型、数学模型、算法实现和特点进行研究分析。第三,对电缆敷设问题进行分析,将问题转换为三维空间中节点度约束下斯坦纳最小生成树问题,完成敷设过程的数学建模和部分规则约束的建模,并通过三维设计平台的测试数据,使用蚁群算法求解最优路径,达到预期目的。最后,提出一种动态修改信息素影响因子、能见度影响因子和狼群策略相结合的方法,通过验证,优化算法在求解最优路径的同时提升算法效率,并基于PDMS和.Net平台完成辅助电缆敷设设...
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蚂蚁觅食等长单桥双支实验修改实验中的两条路径，使桥的路径长度不一样
青岛大学硕士学位论12图3.2蚂蚁觅食不等长单桥双支实验为了将这种生物模型应用到算法中，提出人工蚁群的概念，其目的便是解决比单桥双支问题更为复杂的组合优化问题，而不是为了寻找真实蚂蚁行为的模型。人工蚂蚁和真实蚂蚁即具备共性也有差异。首先介绍人工蚂蚁和真实蚂蚁的相同点：(1)相互合作的整体。人工蚁群和真实蚁群一样，是有很多并行的、不同步的单体蚂蚁组成。并且这些当个的蚂蚁不具备智能性，整体却有相互通信协作的能力。(2)通过信息素反馈交流。人工蚁群会通过修改所释放信息素来修改人工蚂蚁的环境，并且其他蚂蚁也能感知到这种信息素，进行个体之间相互交流，信息素具有和真实蚁群中信息算一样的挥发性，使得蚁群可以去搜索新的方向。(3)利用局部信息概率选择策略。人工蚁群和真实蚁群一样，在进行下一步移动方向的抉择时，都是对局部信息的解读，对下一步的状态却无法得知。通过对局部信息素浓度的解析，来概率性的选择下一步的移动。(4)搜索最短路径为目的。无论是人工蚁群还是真实蚁群，他们都是以寻找到蚁巢和食物之间的最短路径为目的。人工蚂蚁和真实蚂蚁存在一些差异，主要体现在以下几方面：(1)人工蚂蚁具有记忆功能。人工蚂蚁通过建立禁忌表来记录蚂蚁已经走多的路径，或者建立期望表来统筹蚂蚁还未走过的节点路径。(2)真实蚂蚁选择路径时盲目、随机，而人工蚂蚁可以非盲目性的选择下一路径。热工蚂蚁可以在选择路径时人工的排出非必要路径或较差路径等。
青岛大学硕士学位论16图3.3蚁群算法实现流程图蚁群算法无论怎样的发展和改进，其算法框架都是基于通用蚁群算法框架实现，下面给出通用蚁群算法框架：procedureACOMetaheuristicStaticSetpatameters,initializepheromone//初始化参数和信息素While(conditionnotmet)do//不满足终止条件，继续迭代ConstructAntsSolutions//构造解SelectableApplyLocalSearch//可选项，局部搜索
【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传算法在机器人路径规划中的研究综述[J]. 李少波,宋启松,李志昂,张星星,柘龙炫. 科学技术与工程. 2020(02)
[2]基于改进距离和蚁群算法的农村垃圾回收路线优化研究[J]. 王海锋,陈景明,王广民. 环境卫生工程. 2019(04)
[3]蚁群算法的基本原理及参数设置研究[J]. 杨锐锐,王颖. 南方农机. 2018(13)
[4]参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法[J]. 尤海龙,鲁照权. 制造业自动化. 2018(06)
[5]基于改进A*算法的最优路径搜索[J]. 朱云虹,袁一. 计算机技术与发展. 2018(04)
[6]谈火力发电厂三维设计PDMS应用[J]. 王黎. 工程建设与设计. 2017(07)
[7]基于遗传算法和改进的Dijkstra算法的电缆敷设优化研究[J]. 李治,韩丹,任兴龙,马晓燕. 数学的实践与认识. 2016(17)
[8]一种改进的A*算法在电缆敷设设计中的应用[J]. 杨亚伟,王璐,王斐. 电线电缆. 2016(03)
[9]利用AVEVA PDMS软件实现3D电缆敷设[J]. 耿长宏. 山西科技. 2016(01)
[10]三维电缆敷设软件在电站工程中的应用[J]. 杨道虎. 江苏科技信息. 2015(24)
博士论文
[1]蚁群优化算法及其应用研究[D]. 左洪浩.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于A-Star算法的三维电缆设计系统的设计与实现[D]. 李旭明.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于遗传算法的船舶电缆布置优化设计的研究[D]. 张鹏.大连理工大学 2014
[3]蚁群优化电缆敷设系统的研究[D]. 鲍伟强.广西大学 2012
[4]VANTAGE PDMS三维集成设计系统在电厂设计电气专业中的应用[D]. 王铖.浙江大学 2012
本文编号：3245604
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
蚂蚁觅食等长单桥双支实验修改实验中的两条路径，使桥的路径长度不一样
青岛大学硕士学位论12图3.2蚂蚁觅食不等长单桥双支实验为了将这种生物模型应用到算法中，提出人工蚁群的概念，其目的便是解决比单桥双支问题更为复杂的组合优化问题，而不是为了寻找真实蚂蚁行为的模型。人工蚂蚁和真实蚂蚁即具备共性也有差异。首先介绍人工蚂蚁和真实蚂蚁的相同点：(1)相互合作的整体。人工蚁群和真实蚁群一样，是有很多并行的、不同步的单体蚂蚁组成。并且这些当个的蚂蚁不具备智能性，整体却有相互通信协作的能力。(2)通过信息素反馈交流。人工蚁群会通过修改所释放信息素来修改人工蚂蚁的环境，并且其他蚂蚁也能感知到这种信息素，进行个体之间相互交流，信息素具有和真实蚁群中信息算一样的挥发性，使得蚁群可以去搜索新的方向。(3)利用局部信息概率选择策略。人工蚁群和真实蚁群一样，在进行下一步移动方向的抉择时，都是对局部信息的解读，对下一步的状态却无法得知。通过对局部信息素浓度的解析，来概率性的选择下一步的移动。(4)搜索最短路径为目的。无论是人工蚁群还是真实蚁群，他们都是以寻找到蚁巢和食物之间的最短路径为目的。人工蚂蚁和真实蚂蚁存在一些差异，主要体现在以下几方面：(1)人工蚂蚁具有记忆功能。人工蚂蚁通过建立禁忌表来记录蚂蚁已经走多的路径，或者建立期望表来统筹蚂蚁还未走过的节点路径。(2)真实蚂蚁选择路径时盲目、随机，而人工蚂蚁可以非盲目性的选择下一路径。热工蚂蚁可以在选择路径时人工的排出非必要路径或较差路径等。
青岛大学硕士学位论16图3.3蚁群算法实现流程图蚁群算法无论怎样的发展和改进，其算法框架都是基于通用蚁群算法框架实现，下面给出通用蚁群算法框架：procedureACOMetaheuristicStaticSetpatameters,initializepheromone//初始化参数和信息素While(conditionnotmet)do//不满足终止条件，继续迭代ConstructAntsSolutions//构造解SelectableApplyLocalSearch//可选项，局部搜索
【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传算法在机器人路径规划中的研究综述[J]. 李少波,宋启松,李志昂,张星星,柘龙炫. 科学技术与工程. 2020(02)
[2]基于改进距离和蚁群算法的农村垃圾回收路线优化研究[J]. 王海锋,陈景明,王广民. 环境卫生工程. 2019(04)
[3]蚁群算法的基本原理及参数设置研究[J]. 杨锐锐,王颖. 南方农机. 2018(13)
[4]参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法[J]. 尤海龙,鲁照权. 制造业自动化. 2018(06)
[5]基于改进A*算法的最优路径搜索[J]. 朱云虹,袁一. 计算机技术与发展. 2018(04)
[6]谈火力发电厂三维设计PDMS应用[J]. 王黎. 工程建设与设计. 2017(07)
[7]基于遗传算法和改进的Dijkstra算法的电缆敷设优化研究[J]. 李治,韩丹,任兴龙,马晓燕. 数学的实践与认识. 2016(17)
[8]一种改进的A*算法在电缆敷设设计中的应用[J]. 杨亚伟,王璐,王斐. 电线电缆. 2016(03)
[9]利用AVEVA PDMS软件实现3D电缆敷设[J]. 耿长宏. 山西科技. 2016(01)
[10]三维电缆敷设软件在电站工程中的应用[J]. 杨道虎. 江苏科技信息. 2015(24)
博士论文
[1]蚁群优化算法及其应用研究[D]. 左洪浩.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于A-Star算法的三维电缆设计系统的设计与实现[D]. 李旭明.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于遗传算法的船舶电缆布置优化设计的研究[D]. 张鹏.大连理工大学 2014
[3]蚁群优化电缆敷设系统的研究[D]. 鲍伟强.广西大学 2012
[4]VANTAGE PDMS三维集成设计系统在电厂设计电气专业中的应用[D]. 王铖.浙江大学 2012
本文编号：3245604
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