蚂蚁规划框架:煤矿综采智能化平台与超立方优化算法
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更新于2024-08-06
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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。
2020-04-28 上传
2020-06-09 上传
2022-11-26 上传
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