基于蚁群算法的高层建筑的布线优化设计
摘要:从蚂蚁的生物学基础出发,以蚁群算法的基本模型为基础,对算法进行了改进,提出了在连续空间优化问题中蚁群优化算法的思想用于高层建筑的布线。
1.1 背景及其研究意义
随着现代社会日益数字化、信息化、网络化及办公自动化、控制智能化,各类型电缆、光缆及流体传输管线真正成为现代社会的脉搏,布线设计问题日益引起人们的重视。
为了达到上述要求,使用传统的优化方法已明显不能满足要求,所以引入一种新的智能优化算法——蚁群优化算法(Ant Colony Optimization),并实现对算法在函数优化应用中的改进,取得较好的全局优化以及局部搜索的性能。
1.2 优化算法的概述
1.2.1 传统的经典最优化方法
传统优化方法中的无约束问题可以分为两大类:
一类是使用导数的方法,这类中包括:
1 最速下降法,
2 Newton 法,
3 共轭梯度法,
4 变尺度法,
5 最小二乘法等;
另一类是不使用导数的方法,包括:
1 单纯形替换法:由Spendley, Hext 和Himsworth(1962 年)提出,而由Nelder和Mead(1965 年)作了改进;
2 步长加速法:由Hooke 和Jeeves(1961 年)提出;
3 共轭方向法:由Powell(1964 年)提出。
两类方法各有利弊前者收敛速度快,但需要计算梯度,甚至需要计算Hesse矩阵;后者不涉及导数,适应性强,但收敛速度较慢。
1.2.2 智能优化方法
智能优化算法于上世纪90 年代用于电机优化设计。以下是智能优化算法的
最新发展:
(1) 粒子群优化算法(PSO)
(2) 模式提取法(Alopex)
(3) 蚁群优化算法(ACO)
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