蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用

发布时间：2024-06-10 23:34

　　随着工程技术领域和科学计算规模的日益增长,传统数值计算方法不能解决复杂的优化问题。近年来,学者们发现模拟自然界生物习性的智能优化算法可以有效解决传统数值计算方法在面临复杂问题时的缺陷,并能广泛应用到许多领域中。蚁狮优化算法(Ant Lion Optimizer,ALO)是2015年澳大利亚学者Seyedali Mirjalili提出的一种群智能优化算法,因其调节参数少,低维收敛精度高,易于实现等优点,引起了诸多学者的关注。目前该算法已成功用于解决杠杆结构优化、电力系统的无功优化调度和无人机航线规划等许多问题。但蚁狮算法其本身还存在着易陷入局部极值、探索和开发能力不平衡等不足,尤其是高维求解性能较差,影响其大范围的应用。为了避免这些问题的产生,本文在查阅大量文献和多次实验测试后,对蚁狮算法进行改进,并将改进后的算法应用于函数优化和船舶航路规划问题中。主要工作如下:(1)为了解决蚁狮算法高维求解性能较差的问题,提出了一种优选策略的自适应蚁狮优化算法(PSALO)。首先,在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值;然后,在通过轮盘赌选择蚁狮中加入优...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1蚁狮算法流程图

蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用8图2-1蚁狮算法流程图2.4蚁狮算法的伪代码/*Initialization*/1Initializethepopulationofantsandantlions2Calculatethefitnessfromfitnessfunctione....

图4-16简单环境下五种算法航路规划对比图

4具有扰动和变异策略的混沌初始蚁狮算法在船舶航路规划的应用51Step5：通过公式(4-8)判断航路是否经过障碍物，并得出变量b的值。Step6：通过公式(4-6)，计算适应度函数的值。Step7：通过公式(2-4)(2-9)(4-4)(4-5)更新蚁狮的位置，并得出具有m个路径....

图4-17简单环境下五种算法求解收敛图

蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用52图4-17简单环境下五种算法求解收敛图表4-4简单环境下五种算法所求航路长度比较算法最佳值最差值平均值DMCALO8.51198.75098.5872ALO8.72149.03118.8845WALO8.79938.99408.9176HA....

图4-18一般环境下五种算法航路规划对比图

蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用52图4-17简单环境下五种算法求解收敛图表4-4简单环境下五种算法所求航路长度比较算法最佳值最差值平均值DMCALO8.51198.75098.5872ALO8.72149.03118.8845WALO8.79938.99408.9176HA....

本文编号：3992065