改进蚁群算法在海洋工程群项目资源调度中的应用

蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用蚁狮算法是一种结合了蚁群算法和狮群算法的启发式优化算法，用于解决复杂的优化问题。

它的优势在于具有较强的全局能力和较快的收敛速度。

在船舶航路规划中的应用，蚁狮算法可以帮助设计师找到最优的航线，以确保安全、高效和经济的航行。

然而，蚁狮算法也存在一些问题，例如易陷入局部最优解和收敛速度较慢等缺点。

因此，对蚁狮算法进行改进，以提高其性能和应用效果成为研究的重点。

在蚁狮算法的改进方面，研究者们提出了许多方法。

首先，可以改进蚁狮算法的初始化过程，以增加算法的多样性。

例如，可以利用随机化技术生成初始解，并通过引入随机因子来增加空间。

此外，可以根据问题的特点设计特定的初始化策略，以提高算法的表现。

其次，可以改进蚁狮算法的信息素更新策略，以增强蚁群算法的全局能力。

传统的蚁狮算法使用固定的信息素更新规则，这可能导致算法陷入局部最优解。

因此，研究者们提出了动态更新信息素的策略，以使算法更好地探索空间。

其中一种策略是根据蚁狮算法的迭代进程动态调整信息素的更新速度，例如增加信息素更新的频率或减小信息素更新的幅度等。

另外，可以改进蚁狮算法的局部过程，以提高算法的收敛速度和精度。

传统的蚁狮算法使用简单的局部策略，例如局部邻域或局部跳出策略。

然而，这些策略可能无法有效地跳出局部最优解。

因此，研究者们提出了更高级的局部策略，例如启发式、模拟退火算法或遗传算法等。

这些策略可以帮助算法在局部最优解中跳出，并快速找到更优的解。

在船舶航路规划中，蚁狮算法的应用非常有价值。

船舶航路规划是一个复杂的优化问题，涉及到多个约束条件和多个决策变量。

蚁狮算法通过模拟蚁群和狮群的行为，可以快速地可能的航线，并找到最优的航路。

在船舶航路规划中，最优的航线应该同时考虑到安全性、经济性和效率性等多个因素。

蚁狮算法可以通过权衡这些因素，找到最佳的航线，以最小的风险和成本来完成航行任务。

总之，蚁狮算法是一种优秀的启发式优化算法，在船舶航路规划中具有广泛的应用前景。

改进蚁群算法的云计算任务调度方法谢伟增【摘要】针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.%Aiming at the shortage of the ant colony algorithm in the solving process of cloud computing task scheduling problem, this paper presents a novel task scheduling method of cloud computing based on improved ant colony algorithm, in order to find the best cloud computing task scheduling scheme. Firstly, this paper analyzes current status of research on task scheduling in the cloud computing, and describes the problem in detail. And then ant colony algorithm is used to solve the problem of cloud computing task scheduling, and the defects of standard ant colony algorithm are improved. Finally the performance of the proposed method is tested on the CloudSim platform. The results show that the improved ant colony algorithm not only can find better scheduling scheme for cloud computing tasks, but also speed up the completion of the cloud computing tasks, which has a certain practical application value.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)006【总页数】4页(P198-201)【关键词】云计算技术;任务调度问题;蚁群优化算法;仿真测试【作者】谢伟增【作者单位】河南司法警官职业学院信息技术系, 郑州 450046【正文语种】中文在云计算系统中, 任务种类多、规模大, 而任务调度优劣直接影响云计算的服务质量, 因此如何对云计算任务进行合理调度, 成为当前云计算系统中急需解决的问题[1,2].多年来, 学者们对云计算任务调度问题进行了研究, 出现了许多云计算任务调度方法[3]. 通常情况下, 首先采用Map/Reduce方式对云计算任务进行处理, 将大规模任务划分成多个子任务, 然后每一个子任务通过Map阶段和Reduce阶段实现调度[4]. 相关研究结果表明, 云计算任务调度问题属于NP问题, 当前主要采用启发式算法对云计算任务调度问题进行求解[5,6]. 出现了基于遗传算法、粒子群算法、蚁群优化算法(ant colony optimization, ACO)[7,8]的云计算任务调度方法, 通过模拟自然界生物一些行为对问题进行求解, 保证各个节点资源的负责均衡, 尤其是蚁群算法的实际应用范围更广[9]. 在实际应用, 蚁群优化算法还有自身缺陷, 如易陷入局部最优解, 后期收敛速度, 慢搜索时间长等[10]. 为了标准蚁群优化算法存在的不足, 一些者学对其进行了相应的改进, 如文献[11]提出基于蚂蚁分类的蚁群算法, 但是其求解结果并不理想.为了加快云计算任务完成时间, 提高云计算资源的利用率, 针对标准蚁群算法存在不足, 提出了改进蚁群优化算法的云计算任务调度优化方法, 并通过具体化实验验证分析有可行性.当前云计算系统均采用Map/Reduce分布式计算模式处理海量数据, 其工作流程如图1所示. Map/Reduce包括Map和Reduce两个关键阶段, 具体如下:1) Map阶段将用户提交的任务划分多个子任务, 然后给子任务分配相应节点执行, 执行后将结果反馈给主节点.2) Reduce阶段汇聚Map阶段各节点的结果, 并将最终结果输出, 产生R个输出文件.子任务的数量要远远大于云计算节点数, 使得每个节点均要执行多个子任务, 合理对子任务分配, 保证各节点的负载均衡和完成时间最短, 即云计算任务调度算法要解决的问题.3.1 标准蚁群优化算法Dorigo等启到蚁群觅食行为的启发, 提高了蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法. 设蚂蚁数量m, 蚂蚁均从起始节点出发, 它们根据一定概率转移到下一个节点, 节点i转移到j的概率为:式中, 为边(i,j)上的信息素, 表示与边(i,j)相关的启发信息函数; α和β为信息素因子和启发因子.由式(1)可知, 蚂蚁更加容易选择离当前节点距离较短且信息素较多的城市节点. 为了防止路径上的信息素无限制累加, 将使用挥发信息素的机制, 以更有利于发现最优的解. 当蚂蚁找到一条起点到终点的路径后马上更新每条边的信息素, 信息素更新规则如下:式中, ρ∈[0,1]为信息素挥发系数, 为第k只蚂蚁在本次循环中留在边(i,j)上信息素的增量, 为所有m只蚂蚁本次循环中留在边(i,j)上信息素的增量之和, 其计算方式为: 式中, 信息素大小Q为常数, Lk为第k只蚂蚁本次的路径总长度.3.2蚁群算法的改进3.2.1改进选择下一节点概率计算公式改进算法中蚂蚁从当前节点i选择节点j公式为:式中, q0∈(0,1)是给定的参数, q是随机数.当q<q0时, j取allowedi中使求得最大的k, 能够得到使边(i,k)信息素最高、距离i最短的节点作为下一节点.当q>q0时, 式(1)的启发信息函数采用是当前节点i到j的距离反比函数, 改进算法使用作为启发信息函数, 采用节点j到目标节点的距离来设定期望值, 其中距离目标点最近的节点的期望值最大, 使得蚂蚁更加倾向于选择离目标节点更近的节点.3.2.2 启发因子β的改进标准蚁群算法的β值是固定的. 在初始阶段, 信息素值为固定, 由式(4)可知, 此时信息素对解的搜索没有指导的作用, 随着算法的运行, 信息素值会根据不同路径而不断更新, 体现出全局最优解的信息, 此时信息素的作用极大地提高, 因此将启发因子β设计为一个迭代次数的减函数, 即:式中, b为常数, i为当前迭代次数.初始阶段β值较大, 主要依赖于启发信息探索路径, 以提高算法的收敛速度, 随着循环次数的增加, β值越来越小, 后期依赖于信息素强度来选择路径, 充分发挥信息素的指导作用, 能够充分地利用启发值和信息素来搜索路径.3.2.3 信息素更新的改进在蚂蚁选中边(i,j)后, 立即按式(6)更新边(i,j)上的信息素:式中, lk是指本次迭代中第k只蚂蚁已经走过的路径长度.当蚂蚁选择了一条边以后适当减少该边的信息素, 增加蚂蚁选择其它边的概率, 当所有蚂蚁都走完一次循环之后, 根据式(7)执行信息素的全局更新, 从而使得最佳路径的搜索概率越来越大.式中, Lgbest为目前为止得到的最优路径长度.设定改进蚁群算法中蚂蚁访问的为一个N×M的点阵空间, 将蚂蚁寻找最优路径的过程看作一个任务调度过程, 即蚂蚁走到点(n,m)时就将任务m分配给节点n. 每只蚂蚁在每个节点留下的信息素由该节点完成任务的时间决定. 每只蚂蚁不重复经过相同的节点. 设蚂蚁数为X, ACA算法的迭代次数为ε, 本文云计算任务调度方法工作流程如图2所示.基于改进蚁群算法的云计算任务调度如下:1)设置参数. 设置云计算节点数N、任务数M; 设定蚂蚁的搜索空间, 设定迭代次数ε、蚂蚁只数X、参数α、β、ρ等. 按照任务调度序列矩阵L随机选择蚂蚁的起始点.2)任务调度(蚂蚁寻找路径)并进行局部信息素更新和矩阵L更新, 蚂蚁根据节点上信息素计算转移概率并进行移动.3)对蚂蚁所经过路径信息素进行局部更新.4)对所有蚂蚁完整的完成一次迭代的信息素进行全局更新.5)若满足最大迭代次数, 则输出最终任务调度分配矩阵A, 即最优调度方案, 否则跳转到2)继续进行下一次迭代.为了分析改进蚁群算法的云计算任务调度优化效果, 在CloudSim平台进行仿真测试, 选择标准蚁群算法进行对比测试, 当任务数为100、节点资源为10时, 标准蚁群算法、改进蚁群算法得到最优云计算任务调度优化方案的任务完成时间如图3所示. 相对于标准蚁群算法, 改进蚁群算法的任务完成时间更少, 加快了云计算任务的完成速度, 提高了云计算系统的工作效率.当任务数为1000、节点资源为10时, 标准蚁群算法、改进蚁群算法的任务完成时间如图4所示. 改进蚁群算法找到最优云计算任务调度方案, 且其迭代次数少于标准蚁群算法, 这是由于改进蚁群算法克服了标准蚁群算法易获得局部最优解的缺陷, 缩短了云计算系统的任务调度问题求解时间, 取得了更好的任务调度效果.为了找到最佳的云计算任务调度方案, 提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法. 首先云计算任务调度问题进行了描述, 然后采用改进蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解, 最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试. 结果表明, 改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案, 加快云计算任务完成速度, 是一种性能优异的云计算任务调度问题求解算法.1 Chien A, Calder B, Elbert S, et al. Entropia: Architecture and performance of an enterprise desktop grid system. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2003, 63(5):597–610.2 Rochwerger B, Breitgand D, Levy E, et al. The reservoir model and architecture for open federated cloud computing. IBM Journal of Research and Development, 2009, 53(4): 1–17.3 李建锋,彭舰.云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法.计算机应用,2011,31(1):184–186.4 Buyya R. Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing [Thesis]. Melbourne: Monash University, 2002.5 孙瑞锋,赵政文.基于云计算的资源调度策略.航空计算技术,2010,40(3):103–105.6 左利云,左利锋.云计算中基于预先分类的调度优化算法. 计算机工程与设计,2012,33 (4):1357–1361.7 李欢,虞慧群.云计算中基于进化算法的任务调度策略.华东理工大学学报(自然科学版),2015,41(4):556–562.8 华夏渝,郑骏,胡文心.基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法.华东师范大学学报(自然科学版),2010,11(1): 127–134.9 王登科,李忠.基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法.计算机与应用软件,2013,30(1):291–294.10 张焕青,张学平,王海涛,刘彦涵.基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度.微电子学与计算机,2015,32(10): 31–35.11 王更生,俞云新,等.基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题.华东交通大学学报,2010,27(2):57–61.。

改进的蚁群算法在云计算资源调度中的应用聂清彬;蔡婷;王宁【摘要】To improve the resource allocation efficiency of cloud computing,a time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization (TCLB-EACO)of task execution was rmation elements were improved and information was inspired creatively by making a comprehensive reference of the latest ant colony algorithms.Some experiments were carried out on the CloudSim platform,and the results were compared with algorithms of ACO and the latest LBACO.The comparison shows TCLB-EACO algorithm is more efficient than the other two algorithms in reducing time and cost of task execution and in keeping load balance,thus optimizes resource utilization in the system.%为提高云计算环境下资源调度的效率,提出一种基于时间成本负载加强型的蚁群算法 TCLB-EACO (time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization),在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地改进信息素和启发信息。

蚂蚁优化算法在航运中的应用一、引言随着全球经济的不断发展，航运业已成为国际贸易中不可或缺的重要组成部分。

而如何优化航运的运输路线、提高船舶的效率和降低运输成本，成为了航运业界共同面临的问题。

而蚂蚁优化算法作为一种新兴的优化算法，已经得到了广泛的应用和研究。

本文将从蚂蚁优化算法的基本原理入手，探讨其在航运中的应用。

二、蚂蚁优化算法基本原理1. 蚁群行为蚂蚁具有自组织、协作和适应性等特点，它们可以通过释放信息素来相互通信，形成一定规模的群体，并通过信息素寻找食物或其他资源。

2. 蚁群算法基于上述特点，科学家们提出了一种新型的优化算法——蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）。

该算法模拟了蚂蚁在寻找食物时释放信息素并沿着信息素浓度高的路径前进的过程，并通过不断更新信息素浓度来达到最优解。

3. 蚂蚁优化算法蚂蚁优化算法（Ant Optimization Algorithm, AOA）是一种基于蚁群算法的改进算法，它在蚁群算法的基础上加入了启发式信息，通过增加启发式信息来引导蚂蚁在搜索过程中更快地找到最优解。

三、航运中的应用1. 航线规划船舶在海上行驶时需要选择最佳航线以达到最短时间或最小成本。

而蚂蚁优化算法可以通过模拟蚂蚁寻找食物的过程来寻找最佳航线，从而提高船舶的效率和降低运输成本。

2. 船舶调度对于大型海运公司而言，如何合理安排不同港口之间的货物运输是一个复杂而又关键的问题。

而利用蚂蚁优化算法可以实现对不同港口之间货物运输路线的自动调度和优化，从而提高货物运输效率和降低运输成本。

3. 港口布局港口布局是影响港口效益和竞争力的重要因素之一。

而利用蚂蚁优化算法可以实现对港口布局方案的优化，从而提高港口的效益和竞争力。

4. 船舶排队在繁忙的港口中，船舶排队等待装卸货物是常见的现象。

而蚂蚁优化算法可以通过模拟蚂蚁寻找食物的过程来优化船舶排队顺序，从而缩短船舶等待时间和提高港口效率。

2021576海洋资源已经成为人类开发的重点，但复杂的海洋环境对人类水下作业有着极大的限制，水下机器人正在成为海洋作业的主角，自主式水下机器人（Autono-mous Underwater Vehicle，AUV）依靠自身携带的能源进行水下作业。

由于在整个过程中无法补充能源，因此利用路径规划与安全避障技术对AUV导航控制，是其能否精确、安全和完整地完成水下作业的关键。

AUV 路径规划问题已经成为了一个研究热点[1]，主要涉及两方面问题：一是对海洋环境进行三维建模；二是选取合适的算法进行全局路径规划。

海洋环境建模主要有两类方法：一类是规则地形模型，主要利用正方形、矩形等规则形状进行组合来表示海底表面；另一类是不规则地形模型，将三角形、多边形等不规则形状作为模型单元的基础[2]。

文献[3]使用Voronoi图法简化三维水下环境，生成全局路线图；文献[4]将Delaunay三角模型应用于被测地标，建立拓扑模型。

文献[5]利用八叉树模型来反映AUV工作环境，但主要应用于较大障碍物之间的路径规划，不适合存在许多小障碍物的环境；文献[6-7]不考虑水深，将三维空间简化为二维栅格模型，节省了空间，但却丢失了环境信息；文献[8-9]将三维空间划分为若干平面，然后利用二维栅格模型将每个平面栅格化，有效实现三维栅格建融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法朱佳莹，高茂庭上海海事大学信息工程学院，上海201306摘要：针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV（Autonomous Underwater Vehicle）三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题，提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO（Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization）。

基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模；综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型；先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素；再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。

基于改进蚁群算法的复杂问题优化研究随着科技的不断发展，越来越多的问题需要计算机进行优化，而蚁群算法是优化问题的一种有效的方式。

但是传统的蚁群算法存在一些不足，如收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，因此对蚁群算法进行改进，提高其适用范围和效率，就成为了当前研究的重点。

本文将探讨基于改进蚁群算法的复杂问题优化研究的现状、发展趋势及应用前景。

一、蚁群算法的概述蚁群算法，英文名为Ant colony optimization (ACO)，是一种基于自然现象仿生的优化算法。

蚁群算法最初是模拟蚂蚁寻找食物的过程，蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一种称为信息素的物质，这种信息素具有一定的吸引力和挥发性，其他蚂蚁通过嗅觉感知这种信息素，从而找到食物。

而蚁群算法则是将这种现象转化为优化问题的求解过程。

蚂蚁释放信息素等价于在图中进行路径搜索，而蚁群算法则是利用信息素的强度来调整蚂蚁选择路径的概率，通过多次迭代产生更优的路径。

二、蚁群算法存在的问题虽然蚁群算法在优化问题上取得了可喜的成果，但是仍然存在一些问题：1. 收敛速度慢：由于信息素的强度需要迭代更新，且更新速度较慢，因此收敛速度相对较慢。

2. 易陷入局部最优解：尤其是在搜索空间较大且存在多个局部最优解的情况下，蚁群算法容易陷入局部最优解，从而得不到全局最优解。

3. 参数设置困难：蚁群算法存在多个参数，如信息素浓度、信息素挥发速度等，不同参数的设置对算法优化结果的影响较大，因此参数设置困难。

三、蚁群算法的改进针对蚁群算法存在的问题，学者们进行了不断的研究和改进，主要包括以下方面：1. 基于启发式的信息素更新策略：通过引入启发式信息来更新信息素，来加快蚁群算法的收敛速度和优化效果。

例如，利用目标函数值、距离等启发式信息来规定信息素的更新策略。

2. 多目标蚁群算法：针对多目标优化问题，基于单目标蚁群算法的多目标拓展算法。

例如，非支配排序蚁群算法 (NSGA) 可以同时优化多个目标函数。

组合优化算法在资源调度中的应用研究一、引言资源调度是一个重要的管理问题，它涉及到如何合理地利用现有资源以达到最优化目标。

组合优化算法是解决这一问题的有效工具之一。

本文将介绍组合优化算法在资源调度中的应用研究。

二、组合优化算法概述组合优化算法是一类解决组合优化问题的数学方法。

组合优化问题是在给定约束下，找到最优解或近似最优解。

组合优化问题的特点是搜索空间庞大，寻找最优解的过程往往需要对多种可能的组合进行遍历。

常见的组合优化算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。

这些算法的核心思想是通过模拟生物或物理现象来搜索最优解的解空间。

它们具有搜索范围广、全局最优性好的特点，并且对目标函数的数学特性要求较低。

三、资源调度问题及其特点资源调度问题是指在有限资源和需求之间，如何制定调度方案以便达到理想的资源分配效果。

资源调度问题的特点是资源有限，需求多样化，且可能存在时间窗口限制、依赖约束等。

资源调度问题的解是一个组合优化问题，需要在满足所有约束的同时，使得某种目标函数达到最优。

资源调度问题的实际应用广泛，例如生产调度、交通路线规划、电力调度等。

在这些领域，如何通过合理的资源调度来提高效率、降低成本是管理者们关注的焦点。

四、组合优化算法在资源调度中的应用4.1 遗传算法在资源调度中的应用遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法。

它通过模拟遗传进化的过程来寻找最优解。

在资源调度中，遗传算法可以通过编码资源和需求的基因序列，通过适应度评估和选择、交叉、变异等操作实现资源的优化调度。

4.2 蚁群算法在资源调度中的应用蚁群算法是一种模拟蚁群寻找食物的行为进行优化的算法。

在资源调度中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁的搜寻过程，利用信息素的传播和更新策略来实现资源调度的优化。

4.3 模拟退火算法在资源调度中的应用模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的全局优化算法。

在资源调度中，模拟退火算法可以通过随机搜索和接受恶化解的策略，通过渐进降温的过程来寻找资源调度的最优解。

蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用蚁狮算法的改进及在船舶航路规划的应用船舶航路规划是一项重要的海事任务，它涉及到船舶在海上的行驶路线选择，以及避免遇险和优化航行效率。

随着船舶行业的不断发展，船舶航路规划问题变得愈发复杂，传统的规划方法已经很难满足要求。

因此，寻找一种高效的航路规划方法成为了研究的热点之一。

蚁狮算法是一种启发式算法，它结合了蚁群算法和狮子算法的优点，通过模拟群体智能的行为来解决优化问题。

蚁狮算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够在复杂的环境中寻找最优解。

近年来，蚁狮算法在船舶航路规划领域得到了广泛的应用和研究。

在改进蚁狮算法的过程中，研究人员主要从以下几个方面进行了探索和优化。

首先，通过引入不同的启发信息，如历史最优解和航行经验等，来提高算法的收敛速度和搜索能力。

其次，通过调整算法的参数和运算规则，来改善算法的收敛性和鲁棒性。

例如，增加狮子个体的数量、调整蚁群个体的移动策略等。

此外，还可以结合其他优化算法，如遗传算法和粒子群算法等，来进一步提高蚁狮算法的性能。

航路规划问题可以看作是一个多目标优化问题，即在满足多个约束条件下，找到一条最优的航线。

蚁狮算法具有很好的多目标优化能力，可以在不同的权衡条件下，得到一组最优解。

在航路规划中，决策因素包括航行时间、燃油消耗、避险安全等，蚁狮算法可以通过调整权重，找到最符合实际需求的解决方案。

在航路规划的应用中，蚁狮算法根据起始点和目的地的经纬度，以及海洋环境因素等，通过模拟船只的移动轨迹，得到最优的航线。

在计算过程中，算法考虑到了船舶的动力性能、船体的稳定性和船舶的特性等因素。

同时，为了提高航线的安全性，算法还会考虑避开危险区域和海上障碍物等因素。

通过蚁狮算法的应用，可以得到高效安全且满足船舶需求的航线规划方案。

然而，蚁狮算法在船舶航路规划中仍然存在一些挑战。

首先，算法的搜索空间很大，需要消耗大量的计算资源和时间。

其次，现实中船舶航线规划涉及到大量的不确定因素，如海流、风浪等，这些因素的不确定性对算法的性能产生了一定的影响。

改进的蚁群算法在路线规划中的应用一、引言随着社会的发展和人们的生活水平的提高，人口迁移和城市交通的增长成为城市规划和交通管理的一大难题。

为了解决这个问题，科学家们通过研究各种算法，发现了一种非常有用的算法——蚁群算法，它可以应用于路线规划和交通问题中，并取得了很好的效果。

二、蚁群算法概述蚁群算法是一种基于自组织和群体智能的优化算法，被广泛应用于路线规划和交通问题中。

它的基本原理是模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过观察和学习，用启发式信息来指导寻找最优解。

一般来说，蚁群算法包括以下三个步骤。

1.初始化：建立模型，维护蚂蚁群，用随机数初始化各种参数。

2.随机构造解决方案：蚂蚁在解决问题时，每个蚂蚁在时间 t都会选择一条路径进行探索。

蚂蚁通过信息素的激发和前人的足迹来选择路径。

信息素是一种在树形网络上随时间变化的虚拟物质，蚂蚁通过它来获取信息。

3.更新信息素：一系列的解决策略被选择，并且信息素中的强度值将被更新。

强信息素路径将被选择再次强化，而弱信息素路径将逐渐消失。

三、改进的蚁群算法改进的蚁群算法是一种优化版本的蚁群算法，它针对传统蚁群算法中的问题进行改进。

1.引入更多的因素：传统的蚁群算法中，只考虑了信息素和蚂蚁的距离，而改进的蚁群算法还考虑了其他因素，例如交通状况、天气、是否有红绿灯等，以提高算法的精度。

2.引入深度学习：改进的蚁群算法还可以通过引入深度学习的方法，对蚁群算法进行加强。

四、改进的蚁群算法在路线规划中的应用改进的蚁群算法可以应用于路线规划和交通问题中。

在路线规划中，改进的蚁群算法可以帮助人们选择最佳的路线，避免堵车和拥堵的情况，保证人们能够在最短的时间内到达目的地。

下面我们以一位旅行者的路线规划为例，来解释改进的蚁群算法对路线规划的帮助。

假设旅行者想要从 A 地出发，经过B 地和C 地到达目的地 D。

不同的路径会有不同的路况，而改进的蚁群算法可以根据距离、交通状况和其他因素来选择最佳路径，从而达到最短的行程时间。

采用能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化刘贵杰;刘鹏;穆为磊;王寿军【摘要】针对传统路径优化算法中“距离最短能耗非最低”的问题,提出了一种基于能耗最优改进蚁群算法的自治水下机器人路径优化算法.该算法通过对水下机器人进行水动力学分析,建立了水下机器人移动过程中的受力模型;得到了机器人移动路径的能耗计算公式;提出了能耗最优的改进蚁群算法,采用路径能耗的倒数作为路径信息素值,实现了能耗指导蚁群进化的目的.实验结果表明:该算法规划的路径长433.51m,水下机器人能耗12 235.17 J,算法寻优迭代次数22次;传统距离最优算法规划的路径长393.56m,水下机器春能耗12 864.99 J,算法寻优迭代次数33次.该算法规划的路径距离虽比传统算法长10％,但是能耗却降低了5％,收敛速度明显比传统算法快,对降低水下机器人能耗、提高续航能力有一定的优势.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2016(050)010【总页数】6页(P93-98)【关键词】能耗;蚁群算法;自治水下机器人;距离【作者】刘贵杰;刘鹏;穆为磊;王寿军【作者单位】中国海洋大学机电工程系,266100,山东青岛;中国海洋大学机电工程系,266100,山东青岛;中国海洋大学机电工程系,266100,山东青岛;中国海洋大学机电工程系,266100,山东青岛【正文语种】中文【中图分类】TP242自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)具有高自动化和智能化的特点,可以独立自主地完成水下作业任务和水下巡航。

路径规划是一种典型的优化问题,也是水下自治机器人领域的研究热点,按照某一性能指标(最小工作代价、最短路径等)得到一条最优的水下路径对水下自治机器人具有重要的意义[1]。

通常情况下,AUV优化路径评价指标包括时间最优、距离最优、能耗最优,但是AUV的能源需要自身携带,从而限制了水下机器人的行动范围和工作时间,因此在AUV巡航过程中寻找一条能耗最低的优化路径具有重要的实用价值。

遗传算法与蚁群算法在海洋调查路径规划中的应用张寒野;凌建忠【摘要】分别以遗传算法与蚁群算法对23个站位的海洋渔业资源调查路径进行规划,寻找其最优路径.求解结果表明,遗传算法和蚁群算法都能找到同样的最短路径,比实际路径缩短了8.32%的里程.蚁群算法求得的平均路径长度小于遗传算法,但所耗时间比遗传算法多一倍左右.%Searching for the optimal path is one of the most important combinatorial optimization problems. Since this problem belongs to NP-hard problems,an exact algorithm could not solve the large-scale problems in time,some metaheuristic approaches have been used to solve it in recent years.Genetic algorithm works in a way similar to the process of natural evolution,such as inheritance,mutation,selection and crossover.A basic GA starts with a randomly generated population of candidate solutions.After the evolution of several generations,the optimal solution for the problem is obtained.Ant colony optimization algorithm is to mimic the movements of ants.Ants leave a trail of pheromones when they search for food,and the pheromone density becomes higher on shorter paths than longer ones.As more ants use a particular trail,the pheromone concentration on it increases,hence attracting moreants.Consequently,all ants follow a best path.This article presented GA and ACO for solving the path planning of 23 stations for a fishing resource survey.The results indicate that both algorithm are able to find out the same shortest path,which is 8.32% shorter than the actual path.The average path length obtained by ACO is less than that by GA,but it takesnearly twice as long.It is suggested that ACO has better convergence and more acurate calculation results,as well as GA is suitable for fastsolving and roughly estimating the problems.【期刊名称】《海洋渔业》【年(卷),期】2016(038)001【总页数】5页(P83-87)【关键词】路径规划;遗传算法;蚁群算法;海洋渔业;资源调查【作者】张寒野;凌建忠【作者单位】中国水产科学研究院东海水产研究所,农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海 200090;中国水产科学研究院东海水产研究所,农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室,上海 200090【正文语种】中文【中图分类】S932.4我国拥有广袤的海洋面积，蕴藏着丰富的生物、能源和矿产资源。

基于改进蚁群算法的海上编队传感器资源分配模型朱卫宵;祝前旺;陈康【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】Under the condition of informatization , the sensor resources allocation is the key content of sensor resource manage-ment in the warfare of maritime maneuverable formation .Aiming at the problem that sensor resources allocation model ’ s construc-ting factors are not comprehensive and the amount of calculation and time of allocation algorithm sharply increases with the in -crease of the number of sensor targets , this paper proposes a kind of target function which considers the target priority , the matching precision of sensor to the targets , the scope of the sensors and the cooperative ability , then sets up a kind of maritime ma-neuverable formation ’ s sensor resources a llocation model based on improved ant colony algorithm .The simulation results show that the proposed algorithm significantly improves the convergence rate and time satisfaction , verifies the feasibility of allocation model .%在信息化条件下，海上编队作战中传感器资源分配是传感器资源管理的关键内容。

集体合同报送审查程序规范6篇篇1一、目的和背景为了规范集体合同的报送审查程序，保护劳动者和雇主的合法权益，依据《中华人民共和国劳动法》及相关法律法规，结合实际情况，特制定本《集体合同报送审查程序规范》。

集体合同的签订是劳动关系双方协商的重要成果，对其审查程序的规范有利于维护合同的法律效力，促进劳动关系的和谐稳定。

二、报送前的准备1. 合同起草：集体合同应在雇主与劳动者代表充分协商的基础上起草，确保合同条款公平、合理。

2. 内部审议：合同草案应提交至双方内部相关机构进行审议，确保合同条款符合法律法规和政策导向。

3. 公示征求意见：将合同草案公示一定期限，征求劳动者和公众意见，确保合同内容的透明度和公众的广泛参与。

三、报送程序1. 提交申请：将起草完成的集体合同及相关材料报送至当地人力资源和社会保障部门，提出审查申请。

2. 材料准备：报送的材料应包括合同正文、起草说明、内部审议记录、公示材料及反馈意见等。

3. 审查受理：人力资源和社会保障部门收到申请材料后，进行初步审查，确认材料齐全后予以受理。

四、审查程序1. 形式审查：审查集体合同的形式要件是否齐全，如签名、盖章等。

2. 实质审查：审查集体合同内容的合法性、合理性以及是否符合社会公共利益。

3. 专家评估：根据需要，组织法律、劳动等领域的专家对集体合同进行评估。

4. 反馈意见：审查过程中发现问题或存在争议的，人力资源和社会保障部门应及时向报送单位反馈意见，要求修改或补充说明。

五、审查结果处理1. 审查通过：经审查通过的集体合同，人力资源和社会保障部门应出具审查意见书，并加盖公章。

2. 修改意见：审查中发现问题的，人力资源和社会保障部门应提出修改意见，报送单位应根据意见进行修改并重新报送审查。

3. 未通过审查：对未通过审查的集体合同，人力资源和社会保障部门应说明理由并告知报送单位。

六、合同的生效与执行1. 合同备案：审查通过的集体合同，报送单位应及时到人力资源和社会保障部门进行备案。

一种提高集群调度性能的改进型蚁群算法
刘素芹;张千;王俊爽
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2018(027)007
【摘要】蚁群算法ACO能较好地应用于集群调度,但其传统的信息素更新方式带来了性能匹配和负载均衡等问题,影响了集群调度的性能.针对这些问题,提出了改进型蚁群算法IACO,通过引入性能匹配因子和负载均衡因子更合理地调整信息素,缩短了作业处理时间,提高了CPU利用率,从而有效地提高了集群调度性能.
【总页数】4页(P173-176)
【作者】刘素芹;张千;王俊爽
【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛266580
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种面向可重构集群的性能/功耗联合优化资源调度方法 [J], 杨劲;庞建民;张鋆萍
2.基于蚁群算法的轨道交通集群调度算法研究 [J], 尧海昌;柴博周;刘尚东;季一木
3.改进型蚁群算法求解运输调度问题 [J], 师凯;蔡延光
4.改进型蚁群算法的多处理机任务调度研究 [J], 张勇;张曦煌
5.基于改进型蚁群算法的装机智能调度方法研究 [J], 单俊明; 李娜; 张涛; 柳兆裕; 魏瑞云
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