摘要：卫星舱布局是卫星总体设计的重要组成部分,其研究的是仪器设备在卫星舱内的最佳摆放方式.从空间的角度出发,卫星舱布局的一个设计方案就是不同的仪器设备在容器内占据着不同的空间,当仪器设备所占空间发生变化时,就会形成新的设计方案.因此,卫星舱布局可以看成是将容器空间合理地分配给仪器设备(分配特性),并达到某种最优指标(优化特性).在借鉴蚁群劳动分工任务分配实现卫星舱布局空间分配的基础上,进一步融合卫星舱布局的优化特性,提出一种蚁群劳动分工优化算法.在具体的实现过程中,为基本蚁群劳动分工算法设计启发式占位动作、自适应环境刺激和个性化响应阈值,同时引入禁忌搜索、跳坑策略和接收准则等优化技术,对16个代表性算例的计算结果表明,所提出算法是求解卫星舱布局的有效算法.

摘要：禁忌搜索(TS)算法具有强大的全局优化性能,但其局部搜索性能易受分散性的影响;蚁群最优(ACO)算法的正反馈机制使其具有强大的局部搜索性能,但其全局优化性能的优劣在很大程度上与蒸发系数的选择有关,如选择得不合适易使算法陷于局部最优。文章将TS算法与ACO算法组合起来,提出了TS-ACO混合算法,用于求解配电网规划问题,在同时考虑扩展配电网所需的固定费用和与电能损失相关的变化费用的基础上,设计了非线性混合整数配电网规划数学模型,在一具有6个变电所、102条馈线段的配电网上进行的测试结果表明了TS-ACO混合算法的有效性。

摘要：FPGA布局在自动化设计中起到了十分关键的作用。将粒子群蚁群混合算法应用于FPGA布局问题,针对MCNC基准电路进行布局实验,并与模拟退火算法(SA),模拟退火与遗传混合算法(GASA)及蚁群算法(ACO)等进行了对比。结果表明该布局方法具有较好的性能。

摘要：为解决现有原生XML数据库查询效率不高、查询并发度低、数据库规模小及可扩展性不足等问题,基于蚁群高效多用计算平台设计一个大规模分布式原生XML数据库原型系统。采用软硬协同设计思想,在硬件部分设计多并行、全流水、可配置的查询过滤结构,以实现高效查询。利用软件平台的通用性,实现数据库的灵活配置和查询结果排序、筛选等复杂处理,并针对现有原生XML,数据库存在的问题给出相应的解决方法。实验结果表明,该系统可行有效,查询效率相对于Tamino数据库有30倍左右的性能提升,并且能够支持大量并发操作,具有良好的扩展性。

摘要：在图着色问题中,随着图复杂性增加,启发式蚁群算法得出的色数也会不断的增大,为此,在充分研究蚁群算法的基础上,提出一种基于蚁群系统改进的着色算法。在启发式蚁群着色算法的着色过程中,通过设置最大色数并添加褪色过程控制着色色数。实验结果表明,该算法减少并控制了图着色的色数,能够实现四色着色,运行时间略有优化,将该算法用于智慧社区网格着色,网格中动态数据信息显示得更加清晰直观。

摘要：动能拦截器(KKV)控制系统的设计不确定性参数较多,弹道仿真复杂。在建立弹目运动方程的基础上将模拟退火算法(SA)引入并行蚁群算法(ACO),结合ACO算法的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,对决定KKV姿态和轨道控制精度的6个复杂参数进行了全局优化,优化后的参数使得KKV发动机总体拦截工作时间缩短。仿真表明,与单一ACO和SA算法相比,ACO-SA混合优化在解决复杂的KKV控制参数设置问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。

摘要：大数据库对象交互信息调度是提高网络数据库系统结构的稳定性和吞吐量的关键,通过采用UDP协议传输实时大对象数据调度,提高大对象数据的传输性能,是避免延时和丢帧的关键。提出一种基于蚁群拥挤度跃阶调整的交互信息调度算法,根据HList返回到IC Compiler中进行任务调度,根据每个节点的时序信息,采用双阈值判决条件设计,发送方需要发送数据时,时间轴划分成各个相邻的任务匹配平滑窗口模型,构建跃阶调整的自适应信息调度模型,仿真结果表明,本文算法能有效提高交互信息调度性能,节省了任务开销,缩短交互信息调度延时,降低误码率。

摘要：作者阐述:本设计由两个部分构成,一是“蚁群”自动化末端包裹配送小车,二是与小车配套的运营站点。设计目的旨在解决传统物流无人车浪费运力、效率低、不准时等问题。此外,对于停车空间利用率低,无法形成大规模有效运力的问题,透过本设计设想一种新的解决方式,以取代现有的传统人力搬运取快递方式,形成大规模有效运力并大量部署。用户可以在任意时间呼叫或预约配送并在该配送时间段开始不久后在自家楼下准时收到自己的包裹。

摘要：针对无线传感器网络(WSNs)容易产生节点拥塞、造成网络丢包、降低网络性能问题,在能量高效蚁群路由(Improved Energy-Efficient Ant-Based Routing,IEEABR)算法的基础上,提出了一种改进跨层拥塞控制的无线传感网络蚁群路由算法(Congestion Control IEEABR,CCIEEABR)。该算法基于主动控制拥塞的设计思想,综合考虑各层之间的信息共享机制,实现流量的分散。仿真结果表明,该算法有效降低了数据的丢包率,最优平均端到端时延下降21%,具有较高的实用价值。

摘要：送电线路的路径选择是线路设计中的重要环节,直接影响工程总造价及运行可靠性。该文针对送电线路选择路径的特点,建立全局最优路径的搜索模型,形成简单的连通图,并对基本蚁群算法的选择策略及信息素更新进行改进,同时考虑了地质状况、水文情况及林带征地等对线路路径选择的影响,最后利用改进的算法直接在模型上进行全局最优路径搜索。仿真结果表明,此方法可以准确地搜索到送电线路的全局最优路径。