【正文】 鄭州航空工業(yè)管理學院畢 業(yè) 論 文（設(shè) 計） XXXXXXXXX 屆 機械設(shè)計制造及其自動化 專業(yè) 班級題 目 基于正交離散過程的蟻群算法 姓 名 XXXXXXXXXX 學 指導教師 XXX 職稱 XX 二О一 年 五 月 十八 日基于正交離散過程的蟻群算法內(nèi) 容 摘 要 蟻群算法是一種仿生優(yōu)化算法，其靈感來源于真實蟻群的覓食機理，這種思想吸收了螞蟻群體有規(guī)律的行為，通過對真實蟻群搜索食物過程的模擬來完成對問題的求解。 本文首先介紹了蟻群算法的研究進展和基本原理，然后對蟻群算法的改進優(yōu)化和仿真應用分別進行了描述。為了解決蟻群算法在初始階段執(zhí)行效率低下、信息素隨機分布、路徑雜亂無章的缺點，本文采取了幾項改進措施。例如：將正交設(shè)計方法引入初始化中，創(chuàng)建正交離散過程，形成正交優(yōu)化的路徑設(shè)置；優(yōu)化初始化過程，以便形成初始解；以動態(tài)概率轉(zhuǎn)移規(guī)則來構(gòu)造新的路徑；精練的選路策略等改進措施的初始路徑優(yōu)化模型。該模型提高了算法的執(zhí)行效率，其成功應用于解決連續(xù)域問題的啤酒配方設(shè)計方面，表明該方法是有效可行的，同時開辟了一條解決啤酒配方設(shè)計問題的新途徑，對蟻群算法解決連續(xù)域問題提供了可供參考的模型和求解方法。 關(guān)鍵詞蟻群算法；正交設(shè)計；正交離散；連續(xù)優(yōu)化；啤酒配方設(shè)計 Ant Colony Algorithm based on orthogonal discrete process (Mechanical and electrical engineering institute, Aviation industry management college in zheng zhou )Abstract The ant colony algorithm is a novel simulated evolutionary algorithm, which is inspired by foraging mechanisms of real ant colonies. This idea absorbs the regular behaviors of the ants colonies, by simulating the process of the real ant colony’s searching for food to solve the problems.The current research progresses and basic principle of ant colony algorithm are firstly introduced in this paper, then the improvement optimization and simulation application of ant colony algorithm are also overviewed respectively. In order to solve the problems of low efficiency, randomly distributed pheromone, scrambled paths in the initial stage of the ant colony algorithm. Several improved methods of the initial paths optimization model are proposed. For example, the orthogonal design method is introduced to the initial route optimization course so as to create orthogonal discrete process and form the path settings of orthogonal optimization。 The initial course is optimized in order to get the initial solutions。 Dynamical transfer rules are used to construct the new paths。 Refined routing strategies and so on. This model enhances the implementation efficiency of the algorithm. And then the beer recipe design simulation application is successfully presented to prove validity and feasibility of the proposed method, consequently, opening up a new way in terms of beer recipe design, and the method offers referenced models and solving methods for ant colony algorithm to solve the continual domain problems. Key wordsAnt Colony Algorithm。 orthogonal design。 orthogonal discretion。 continuous optimization。 beer recipe design 目 錄內(nèi)容摘要..................................................... 1Abstract...................................................... 2第一章 緒論 6 研究背景 6 國內(nèi)外對蟻群算法的研究進展 7 本文的研究主線及體系結(jié)構(gòu) 7第二章 蟻群算法 9 蟻群算法的基本原理及其數(shù)學模型 9 真實蟻群的覓食機理 9 基本蟻群算法數(shù)學模型的建立 11 基本蟻群算法的系統(tǒng)學特征 13 基本蟻群算法的具體實現(xiàn) 14 基本蟻群算法的實現(xiàn)步驟 14 基本蟻群算法的程序結(jié)構(gòu)流程圖 15第三章 基于正交離散過程的蟻群算法 17 正交試驗設(shè)計 17 正交試驗設(shè)計的基本概念 17 正交試驗設(shè)計的基本原理 17 正交表及其基本性質(zhì) 19 基于正交離散過程的蟻群算法 20 正交離散過程蟻群算法的基本原理 20 正交離散過程蟻群算法的尋優(yōu)過程 23 正交離散過程蟻群算法的數(shù)學模型 26 正交離散過程蟻群算法的具體實現(xiàn) 27 正交離散過程蟻群算法的實現(xiàn)步驟 27 正交離散過程蟻群算法的程序結(jié)構(gòu)流程圖 27 正交離散過程蟻群算法的仿真應用 29第四章 本文的工作總結(jié)與展望 34 本文的工作總結(jié) 34 展望 34致 謝 35參考文獻 36 第一章 緒論 研究背景根據(jù)螞蟻群體尋找食物的行為，1991年，意大利學者Dorigo ；1992年，Dorigo M在其博士論文中又進一步描述了蟻群算法的基本原理。蟻群算法是最新發(fā)展起來的一種模擬螞蟻群體智能行為的仿生優(yōu)化算法，該算法采用了正反饋并行自催化機制，在解決許多實際復雜優(yōu)化問題方面展現(xiàn)出了良好性能和巨大的發(fā)展?jié)摿?，近幾年吸引了國?nèi)外許多學者對蟻群算法進行了多方面的研究工作。國際頂級學術(shù)期刊《Nature》曾多次對蟻群算法的研究成果進行報道，《IEEE Transactions On Evolutionary Computation》和《Future Generation Computer Systems》分別在2001年和2003年出版了蟻群算法特刊，在布魯塞爾每兩年召開一次的蟻群算法國際研討會進一步促進了該仿生優(yōu)化算法的學術(shù)交流，從而使蟻群算法展示出了勃勃生機和廣