摘要：随着冷链物流发展,物流车的路径优化已逐渐显现在大众的视野中,但是运输成本与路径一直困扰着物流公司,针对此类情况,文中提出冷链物流车的路径优化。主要设计以下两个方面:通过建立冷链物流模型,从碳排放成本与车辆运输成本进行模型建立;通过改进的蚁群算法研究,引入最优最差蚁群算法与启发因子算法对其路径优化建立模型。通过传统蚁群算法的研究与改进后的蚁群算法可以缩短车辆行驶路径,改进后的蚁群算法可以提升收敛性,优化了车辆行驶路径。结果表明,基于改进的蚁群算法可以优化路线、降低运输成本,优于传统的蚁群算法路径优化,提高了公司运输效率。

摘要：给水管网优化设计中的目标函数具有多峰性和非线性,传统优化算法易陷入局部最优解,因此,本文研究基于改进蚁群算法的给水管网优化设计方法。通过给水管网的水力计算获取管网节点水压数据,引入自适应惩罚函数,将节点水压计算得来的惩罚成本加入经济性目标函数,形成给水管网优化设计的经济性模型,采用二进制编码改进蚁群算法后寻找模型最优解,完成给水管网的优化设计。采用设计方法对给水管网进行优化,可以在确保管网全部节点安全稳定供水的同时,获得更优的造价方案。

摘要：传统电力电缆敷设路径规划方法仅考虑了部分因素,导致路径长度过长。为了解决这个问题,提出基于改进蚁群算法的电力电缆敷设路径规划方法。设计电力电缆敷设环境,通过设计电力电缆敷设环境测定基于改进蚁群算法的电力电缆敷设距离和方位,定义电力电缆敷设路径函数,选择电力电缆敷设最优路径,实现电力电缆敷设路径规划。设计对比实验,实验结果证明该方法路径长度上明显优于传统的规划方法,该方法的路径长度仅为50 m左右,为未来的电力工程建设提供了一个有力的工具和方法参考。

摘要：在现代通信网络技术的发展中,5G通信技术由于其高速、低延迟以及大容量的特性成为关键发展方向。文章论述蚁群算法的基本原理及其在通信网络中的应用,探讨基于改进蚁群算法的5G通信网络传输系统的设计,包括系统架构设计、技术集成、系统优化以及系统评估,并通过应用测试验证所提方法的有效性和优越性。

摘要：针对传统蚁群算法用于无人机航迹规划时在大空间多维数转弯次数多、收敛速度慢甚至不收敛等问题,提出了一种改进蚁群算法。根据地图构建三维空间模型,采用对空间切片的方式来避免在寻优过程中跨越多个单元格;通过每一代最优路径来更新信息素以及引入距离启发量的策略,增强了算法的收敛性和效率,得出改进蚁群算法相对于传统蚁群算法和快速搜索随机树算法在搜索效率上分别提高了65.9%和18.1%,在平均转弯角度上分别减少了48%和61.2%,在航迹长度上比传统蚁群算法缩短了38.5%的结果。研究所提出的改进蚁群算法能为无人机救灾快速路径规划提供有效的解决方案。

摘要：针对现有云计算环境下国网数据中心资源调度存在的调度效率低、能源消耗高等问题,文章提出了一种基于改进蚁群算法的算力灵活迁移优化算法。首先构建国网云数据中心的算力迁移模型,对数据中心的资源调度能耗进行建模。然后通过引入细菌觅食算法改进基本蚁群算法的信息素初始化,并重新设计了启发函数和信息素挥发因子。仿真实验结果表明,与现有模型相比,文章的算法能够求出更优的算力资源调度方案,在减小任务完成时间的同时降低了国网数据中心36.6%的能耗。

摘要：常规的农田水利灌区水管路径规划方法以规避障碍物为主,水管布置节点分布较为分散,导致水管长度增加,降低了水管规划的经济效益。因此,设计了基于改进蚁群算法的农田水利灌区水管路径规划方法。测算农田水利灌区供水成本,将水管供水人工成本、公用费用考虑在内,为水管路径规划提供经济性决策条件。基于改进蚁群算法规划农田水利灌区水管最短路径,将农田水利灌区水管的规划路径降到最低,避免灌水水资源的浪费,最大程度优化灌区水管路径规划的经济性。采用对比实验,验证了该方法的经济效益更高,能够应用于实际生活中。

摘要：为降低物流配送成本,提高配送效率,优化物流车辆配送路径,从节能减排角度出发,综合考虑配送时间窗因素,以运输成本、碳排放成本、时间窗惩罚成本三者之和最小为目标,构建带时间窗约束条件的低碳车辆配送路径优化模型。将基本蚁群算法的信息素更新策略改为局部更新与全局更新相结合的方式、再将其与A*算法、2-opt算法相结合,设计出改进蚁群算法,用Solomon的测试数据进行仿真实验,并将改进蚁群算法与基本蚁群算法进行结果对比。仿真实验结果表明,相较于基本蚁群算法,改进蚁群算法在算法收敛速度更快、使用配送车辆更少的情况下,配送总成本降低了11.25%,配送效率提高了11.91%,说明改进蚁群算法在配送路径优化问题上是有效且可靠的。

摘要：针对提高供电连续性和可靠性,保证电能质量的目的,采用基于改进蚁群算法,提出了电力集控系统故障诊断方法。通过传感器和数据传输接口形式获取电力集控系统实时运行信息,将其作为输入,建立电力集控系统故障诊断模型。运用改进蚁群算法对电力集控系统故障诊断模型进行求解,通过蚂蚁迭代方式得到电力集控系统故障诊断模型的最优解,实现电力集控系统故障诊断模型求解。实验表明,该方法具备较好的电力集控系统故障特征提取能力和故障诊断能力,同时其故障诊断时的容错率数值较低,数值在0.2%上下波动,求解电力集控系统故障诊断模型的迭代能力较强。

摘要：针对应用传统方法整定后动作延时较大的问题,提出基于改进蚁群算法的复杂电网继电保护自动整定方法。将复杂电网继电保护整定问题转化为非线性整数规划问题,构建一个以反时限过流保护动作时间最小为目标的自动整定模型,采用自适应思想改进蚁群算法后形成自适应最大最小蚁群算法,求解模型得到最佳整定方案。结果表明,应用设计方法后继电保护整定动作时间为0.464 s,电网可以快速恢复正常运行状态。