蚂蚁规划框架：煤矿综采智能化平台与超立方优化算法

蚂蚁规划框架是一种基于群体智能理论的优化方法，主要用于煤矿智能化综采工作面的管理和决策支持。它借鉴了蚂蚁寻找食物的行为模型，通过模拟蚂蚁的搜索过程来求解复杂的问题。这个框架的核心步骤包括： 1. 前向阶段：每只蚂蚁基于当前的状态，通过一系列可能的转移（状态变化），执行基于概率的选择，这与蚁群优化中的状态转移规则（π）相关，即随机选择规则。在这个过程中，蚂蚁探索潜在解决方案。 2. 后向阶段：完成解的构建后，蚂蚁沿着原来的路径返回，根据路径的成本（例如，时间、能量消耗等）更新连接各个状态的“信息素”（ν），这是模仿蚂蚁留下信息引导后续同伴寻找最佳路径的方式。 3. 融合阶段：所有蚂蚁完成后，融合阶段通过算子σ汇总和融合所有个体的更新信息，可能是线性或非线性的融合，以形成最终的解质量估计（f<），这个过程有助于减少局部最优的出现。 4. 算法流程：算法以迭代方式进行，包括初始化（设置初始解和蚁群规模）、重复前向、后向和融合阶段，直到满足预设的终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量达到预定标准。 5. 超立方蚁群优化框架：作为一种扩展，超立方蚁群优化（HC-ACQ）适用于组合优化问题，尤其适用于问题可以转化为二值向量形式的情况。在这个框架下，信息素不再与图的边关联，而是与解的节点相关联，蚂蚁的转移规则相应调整。 6. 参考来源：算法描述出自Andries P. Engelbrecht的《计算群体智能基础》一书，该书是世界著名的计算机教材，由清华大学出版社出版，介绍了群体智能的基本原理和应用。 这个框架在实际应用中展现出强大的全局搜索能力和适应性，能够处理高维度和复杂的问题空间，是人工智能和优化技术在煤矿智能化等领域的重要工具。