電纜敷設(shè)設(shè)計作為電站電廠設(shè)計中最復(fù)雜繁瑣的工作之一,人工設(shè)計會耗費(fèi)大量人力,同時傳統(tǒng)的二維設(shè)計不能真實地表現(xiàn)設(shè)計場景,進(jìn)行碰撞檢查,容易出現(xiàn)設(shè)計誤差。基于三維設(shè)計軟件的電站電廠設(shè)計相較于傳統(tǒng)設(shè)計方式更直觀、準(zhǔn)確,已經(jīng)在行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。但無論何種設(shè)計方式,電纜敷設(shè)路徑算法卻一直以傳統(tǒng)算法為主,這往往受限于復(fù)雜設(shè)計和大量數(shù)據(jù)的需求。本文主要針對三維設(shè)計場景中,電纜敷設(shè)約束條件下多設(shè)備節(jié)點(diǎn)間最優(yōu)敷設(shè)路徑問題進(jìn)行研究。路徑尋優(yōu)算法是電纜敷設(shè)設(shè)計的核心,為了獲取電纜敷設(shè)的最優(yōu)路徑,本文首先對電纜敷設(shè)算法進(jìn)行研究,結(jié)合問題選擇蟻群算法求解最優(yōu)路徑。第二,通過商旅問題對蟻群算法的生物模型、數(shù)學(xué)模型、算法實現(xiàn)和特點(diǎn)進(jìn)行研究分析。第三,對電纜敷設(shè)問題進(jìn)行分析,將問題轉(zhuǎn)換為三維空間中節(jié)點(diǎn)度約束下斯坦納最小生成樹問題,完成敷設(shè)過程的數(shù)學(xué)建模和部分規(guī)則約束的建模,并通過三維設(shè)計平臺的測試數(shù)據(jù),使用蟻群算法求解最優(yōu)路徑,達(dá)到預(yù)期目的。最后,提出一種動態(tài)修改信息素影響因子、能見度影響因子和狼群策略相結(jié)合的方法,通過驗證,優(yōu)化算法在求解最優(yōu)路徑的同時提升算法效率,并基于PDMS和.Net平臺完成輔助電纜敷設(shè)設(shè)... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

螞蟻覓食等長單橋雙支實驗修改實驗中的兩條路徑，使橋的路徑長度不一樣

青島大學(xué)碩士學(xué)位論12圖3.2螞蟻覓食不等長單橋雙支實驗為了將這種生物模型應(yīng)用到算法中，提出人工蟻群的概念，其目的便是解決比單橋雙支問題更為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，而不是為了尋找真實螞蟻行為的模型。人工螞蟻和真實螞蟻即具備共性也有差異。首先介紹人工螞蟻和真實螞蟻的相同點(diǎn)：(1)相互合作的整體。人工蟻群和真實蟻群一樣，是有很多并行的、不同步的單體螞蟻組成。并且這些當(dāng)個的螞蟻不具備智能性，整體卻有相互通信協(xié)作的能力。(2)通過信息素反饋交流。人工蟻群會通過修改所釋放信息素來修改人工螞蟻的環(huán)境，并且其他螞蟻也能感知到這種信息素，進(jìn)行個體之間相互交流，信息素具有和真實蟻群中信息算一樣的揮發(fā)性，使得蟻群可以去搜索新的方向。(3)利用局部信息概率選擇策略。人工蟻群和真實蟻群一樣，在進(jìn)行下一步移動方向的抉擇時，都是對局部信息的解讀，對下一步的狀態(tài)卻無法得知。通過對局部信息素濃度的解析，來概率性的選擇下一步的移動。(4)搜索最短路徑為目的。無論是人工蟻群還是真實蟻群，他們都是以尋找到蟻巢和食物之間的最短路徑為目的。人工螞蟻和真實螞蟻存在一些差異，主要體現(xiàn)在以下幾方面：(1)人工螞蟻具有記憶功能。人工螞蟻通過建立禁忌表來記錄螞蟻已經(jīng)走多的路徑，或者建立期望表來統(tǒng)籌螞蟻還未走過的節(jié)點(diǎn)路徑。(2)真實螞蟻選擇路徑時盲目、隨機(jī)，而人工螞蟻可以非盲目性的選擇下一路徑。熱工螞蟻可以在選擇路徑時人工的排出非必要路徑或較差路徑等。

青島大學(xué)碩士學(xué)位論16圖3.3蟻群算法實現(xiàn)流程圖蟻群算法無論怎樣的發(fā)展和改進(jìn)，其算法框架都是基于通用蟻群算法框架實現(xiàn)，下面給出通用蟻群算法框架：procedureACOMetaheuristicStaticSetpatameters,initializepheromone//初始化參數(shù)和信息素While(conditionnotmet)do//不滿足終止條件，繼續(xù)迭代ConstructAntsSolutions//構(gòu)造解SelectableApplyLocalSearch//可選項，局部搜索

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]遺傳算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的研究綜述[J]. 李少波,宋啟松,李志昂,張星星,柘龍炫.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2020(02)
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[3]蟻群算法的基本原理及參數(shù)設(shè)置研究[J]. 楊銳銳,王穎.  南方農(nóng)機(jī). 2018(13)
[4]參數(shù)α、β和ρ自適應(yīng)調(diào)整的快速蟻群算法[J]. 尤海龍,魯照權(quán).  制造業(yè)自動化. 2018(06)
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博士論文
[1]蟻群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 左洪浩.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于A-Star算法的三維電纜設(shè)計系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 李旭明.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于遺傳算法的船舶電纜布置優(yōu)化設(shè)計的研究[D]. 張鵬.大連理工大學(xué) 2014
[3]蟻群優(yōu)化電纜敷設(shè)系統(tǒng)的研究[D]. 鮑偉強(qiáng).廣西大學(xué) 2012
[4]VANTAGE PDMS三維集成設(shè)計系統(tǒng)在電廠設(shè)計電氣專業(yè)中的應(yīng)用[D]. 王鋮.浙江大學(xué) 2012



本文編號：3245604