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毕业论文(设计)
XXXXXXXXX届机械设计制造及其自动化专业班级
题目基于正交离散过程的蚁群算法
姓名XXXXXXXXXX学
指引教师XXX职称XX
二О一年五月十八日
基于正交离散过程的蚁群算法
内容摘要
蚁群算法是一种仿生优化算法,其灵感来源于真实蚁群的觅食机理,这种思想吸取了蚂蚁群体有规律的行为,通过对真实蚁群搜索食物过程的模拟来完毕对问题的求解。
本文一方面简介了蚁群算法的研究进展和基本原理,然后对蚁群算法的改善优化和仿真应用分别进行了描述。为理解决蚁群算法在初始阶段执行效率低下、信息素随机分布、途径杂乱无章的缺陷,本文采用了几项改善措施。例如:将正交设计措施引入初始化中,创立正交离散过程,形成正交优化的途径设立;优化初始化过程,以便形成初始解;以动态概率转移规则来构造新的途径;精练的选路方略等改善措施的初始途径优化模型。该模型提高了算法的执行效率,其成功应用于解决持续域问题的啤酒配方设计方面,表白该措施是有效可行的,同步开辟了一条解决啤酒配方设计问题的新途径,对蚁群算法解决持续域问题提供了可供参照的模型和求解措施。
核心词
蚁群算法;正交设计;正交离散;持续优化;啤酒配方设计
AntColonyAlgorithmbasedonorthogonaldiscreteprocess
(Mechanicalandelectricalengineeringinstitute,Aviationindustrymanagementcollegeinzhengzhou)
Abstract
Theantcolonyalgorithmisanovelsimulatedevolutionaryalgorithm,,bysimulatingtheprocessoftherealantcolony’ssearchingforfoodtosolvetheproblems.
Thecurrentresearchprogressesandbasicprincipleofantcolonyalgorithmarefirstlyintroducedinthispaper,,randomlydistributedpheromone,,theorthogonaldesignmethodisintroducedtotheinitialrouteoptimizationcoursesoastocreateorthogonaldiscreteprocessandformthepathsettingsoforthogonaloptimization;Theinitial
courseisoptimizedinordertogettheinitialsolutions;Dynamicaltransferrulesareusedtoconstructthenewpaths;,consequently,openingupanewwayintermsofbeerrecipedesign,andthemethodoffersreferencedmodelsandsolvingmethodsforantcolonyalgorithmtosolvethecontinualdomainproblems.
Keywords
AntColonyAlgorithm;orthogonaldesign;orthogonaldiscretion;continuousoptimization;beerrecipedesign
目录
内容摘要.....................................................1
Abstract......................................................2
第一章绪论 6
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7
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第二章蚁群算法 9
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11
13
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15
第三章基于正交离散过程的蚁群算法 17
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20
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23
26
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29
第四章本文的工作总结与展望 34
34
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致谢 35
参照文献 36
第一章绪论

根据蚂蚁群体寻找食物的行为,1991年,;1992年,DorigoM在其博士论文中又进一步描述了蚁群算法的基本原理。
蚁群算法是最新发展起来的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,在解决许多实际复杂优化问题方面呈现出了良好性能和巨大的发展潜力,近几年吸引了国内外许多学者对蚁群算法进行了多方面的研究工作。国际顶级学术期刊《Nature》曾多次对蚁群算法的研究成果进行报道,《IEEETransactionsOnEvolutionaryComputation》和《FutureGenerationComputerSystems》分别在和出版了蚁群算法特刊,在布鲁塞尔每两年召开一次的蚁群算法国际研讨会进一步增进了该仿生优化算法的学术交流,从而使蚁群算法展示出了勃勃生机和广阔的发展前景。目前,这种新生的仿生优化算法已成为在国际智能计算领域中备受关注的前沿性课题和研究热点。

,蚁群算法逐渐得到了世界许多研究者的关注,其在诸多领域得到了较好的应用,在这期间国内外大量有价值的研究成果也陆续刊登。
,DorigoM和BonabeauE等在国际顶级学术刊物《Nature》上刊登了蚁群算法的研究综述,从而把这一领域的研究推向了国际学术最前沿性的课题,鉴于DorigoM在蚁群算法研究领域做出的的杰出奉献,11月欧盟委员会特别授予她“居里夫人杰出成就奖”。国内在蚁群算法领域的研究也获得了某些令世人瞩目的成就:陈烨在刊登了《带杂交算子的蚁群算法》一文,并且基于VisualBasic开发了一种功能齐全人性化的“蚁群算法实验室”。在到间,李艳君、段海滨提出了一种基于网格划分措施的自适应持续域蚁群算法和一种用于求解持续域优化问题的自适应持续域蚁群算法。在,郑松为理解决蚁群算法在解决组合优化问题时收敛速度慢、消耗时间长的缺陷,提出将拟定性搜索引入基本蚁群算法的搜索过程中,并研究了改善后的蚁群算法在啤酒配方优化设计中的具体应用。

1)本文的研究主线:研究主线是基于正交离散过程的蚁群算法,通过将蚁群算法与正交实验设计相结合,把持续性问题离散化,在常规搜索中
创立正交离散过程,优化途径设立提高算法的搜索速度和运营效率。将基于正交离散过程的蚁群算法应用于啤酒原料配方设计实践中,获得了非常好的效果,从而开辟了一种解决持续域变量问题的求解措施。
2)本文的体系构造:本文全面地简介了蚁群算法的理论、措施及其具体实现,按照分析、深化、改善、仿真应用的逻辑构造进行安排,本文共分为四章,其内容基本上构成了一种完整体系,具体而言,各章重要涉及如下内容:
第一章论述了蚁群算法的研究背景及国内外对蚁群算法的研究进展,同步列举了部分改善的蚁群算法及其应用状况,最后给出了本文的研究主线和体系构造。
第二章在简介蚂蚁的群体觅食行为特性的基本上,从深层意义上进一步分析蚁群算法的机制原理、数学模型、以及具体实现环节,最后讨论了基本蚁群算法的系统学特性。本章重要内容对基本蚁群算法原理进行分析,也是背面章节对蚁群算法进行改善研究的基本。
第三章具体论述基于正交离散过程的蚁群算法。分析了正交实验设计的基本原理、正交离散的基本原理、特点,以及正交离散过程蚁群算法实现寻优过程的
寻优规则、数学模型,并分析了该改善型蚁群算法在啤酒原料配方设计方面的仿真应用等内容。
第四章对本文的重要内容进行总结,讨论了目前蚁群算法所存在的重要问题,然后从蚁群算法的模型改善、理论分析、并行实现、应用领域等方面对蚁群算法在后来的研究进展方向进行了讨论。
第二章蚁群算法


根据研究者的长期观测发现:蚂蚁在运动时会在途径上释放出一种信息素来寻找途径。当它们遇到一种陌生路口时,就任意挑选一条途径迈进,同步释放出与途径长度有关的一定强度信息素。蚂蚁走过的途径越长,所释放的信息素就越少。当后来的蚂蚁再次来到这个路口时,选择信息素强度较大途径的也许性较大,这样蚁群之间就会形成一种信息正反馈机制。最短途径上的信息素强度逐渐增大,而其她途径上的信息素强度随着时间的推移而逐渐消减,最后整个蚁群就会找出最佳途径。
(a)所示,我们总可以观测到蚂蚁群体在蚁穴与食物之间形成近似于直线形状的途径,而不是曲线、折线等其她形状。(b)所示,在蚂蚁运动路线上有障碍物浮现时,开始时各只蚂蚁均匀