多种群混沌蚁群算法在机组组合优化问题中的应用

最新推荐文章于 2025-11-25 10:55:04 发布

AtdiHtml

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文章标签：算法

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本文介绍了一种使用MATLAB实现的基于多种群混沌蚁群算法（CACO）来解决机组组合优化问题的方法。算法通过模拟蚂蚁觅食行为和混沌序列增强全局搜索能力，以最小化总发电成本为目标，包括初始化参数、计算适应度、更新最优解等步骤。MATLAB代码示例展示了如何调用函数求解问题，并返回最优解和最小化成本。

蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素和选择路径的行为，来解决各种组合优化问题。而混沌蚁群算法（Chaotic Ant Colony Optimization，CACO）则在传统蚁群算法的基础上引入混沌序列，以增强算法的全局搜索能力。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于多种群混沌蚁群算法来求解机组组合优化问题。机组组合优化问题是指在给定的一组机组备用容量和发电成本的情况下，确定最佳的机组组合以满足电力需求，并使总发电成本最小化。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在本例中，我们将使用一个简化的目标函数，即最小化总发电成本。目标函数的数学表示如下：

function cost = objectiveFunction(x, capacities, costs)
    cost = sum

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基于Matlab的多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题

CyberLynxX的博客

08-09

188

在本文中，我们将使用Matlab实现多种群混沌蚁群算法（Multi-population Chaos Ant Colony Optimization，MP-CACO）来求解机组组合优化问题。混沌蚁群算法（Chaos Ant Colony Optimization，CACO）结合了混沌映射和蚁群算法，能够更好地探索搜索空间并提高算法的全局搜索能力。在过去的几十年里，蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）已经被广泛应用于组合优化问题的求解中。

【优化组合】多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题【含Matlab源码 2017期】

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02-14

194

多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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01-05

2005

多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

（Matlab实现）蚂蚁狮子优化算法在电力系统中的应用

m0_73907476的博客

01-06

446

另一方面，生命周期的延长阶段，即幼虫阶段，大部分用于猎杀他们最喜欢的猎物，即蚂蚁。之后，蚁狮为后续的目标猎物修改坑。display(['在迭代时 ', num2str(iter), '， ', num2str(Archive_member_no), ' 非支配解决方案为']);它们沿着圆形路径移动，并用它们巨大的下颚扔出沙子，在沙质土壤中形成小的（1-3 英寸长）漏斗形坑，如图2所示，以诱捕蚂蚁。% 1.a ($/MW^2) 2. b $/MW 3. c ($) 4.机组下限(MW) 5.机组上限(MW)

【优化组合】基于matlab多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题【Matlab仿真 2017期】.zip

11-12

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的...

【优化组合】基于matlab多种群混沌蚁群算法求解机组组合优化问题【含Matlab源码 2017期】.md

11-03

C++ 字符串模拟力扣 14. 最长公共前缀每日一题题解

Q741_147的博客

11-23

652

本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

m0_63814538的博客

11-24

422

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

457

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）

2302_79372568的博客

11-22

思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。

第二次测试题解

2402_89056915的博客

11-23

795

第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

2301_78151773的博客

11-22

235

小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识

2301_79248256的博客

11-24

710

本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

3190. 使所有元素都可以被 3 整除的最少操作数

weixin_45256307的博客

11-25

407

3190. 使所有元素都可以被 3 整除的最少操作数

1两数之和

Kevincxt的博客

11-25

208

我们可以通过哈希表，遍历x的时候，查找哈希表中是否存在target-x即可。也就是说，我们不能向后看，因为还没有遍历到，但是可以回头看，看x左侧是否存在target-x。在遍历到x时，从x后面开始寻找target-x，之所以要从后面找，是因为x前面的元素必然已经和x匹配过。解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1]。输入：nums = [2,7,11,15], target = 9。输入：nums = [3,2,4], target = 6。，请你在该数组中找出。

算法笔记 16 二分搜索算法

最新发布

im_AMBER的博客

11-25

661

设计含义：搜索范围是（左闭右闭区间），即left和right指向的元素都属于待搜索范围。例：数组[1,3,5,7]，初始left=0right=3，搜索范围是[0,3]（包含所有元素）。为什么不初始化为？若，搜索范围变成（左闭右开），后续循环条件和更新逻辑必须跟着调整（比如该算法选择「闭区间」是为了逻辑更直观（左右边界都包含有效元素）。错误后果：若误写，且后续逻辑不变，当时，right会一直大于left，导致循环无法终止（死循环）。该算法的边界设计本质是「闭区间的全程一致性。

（dp 优化）洛谷 P14460 寻雾启示题解

m0_60506105的博客

11-22

719

越大这个过程就越长。于是考虑维护一个最优上一转移点（上一阶段终点），可能这段时间不足以刷新出一块石头，于是不能粗暴地加。发现从起点开始能走多远，取决于在。出发都只拿到达现阶段要到达的终点所需的铁。处拿了多少铁，为了不浪费时间，每次回到。，建议前往原题阅读题面、样例及其解释。前面的点了，因为选前面的点就会使。考虑转移，考虑前面某个阶段终点为。，然后就拿到了 90pts。必然是单调递增的，而对于。用完了所有的铁，现在想。不一定是从起点直接走到。的情况已经涵盖在初始化。

P1451 求细胞数量（bfs）

Ct314的博客

11-25

270

一矩形阵列由数字 0 到 9 组成，数字 1 到 9 代表细胞，细胞的定义为沿细胞数字上下左右若还是细胞数字则为同一细胞，求给定矩形阵列的细胞个数。对于 100% 的数据，保证 1≤n,m≤100。接下来 n 行，每行一个长度为 m 的只含字符。第一行两个整数代表矩阵大小 n 和 m。的字符串，代表这个 n×m 的矩阵。一行一个整数代表细胞个数。

2025.11.23 力扣每日一题

2301_80146401的博客

11-25

151

本文提出了一种使用动态规划解决"可被三整除的最大和"问题的方法。算法通过二维数组memo[i][j]记录前i+1个元素中和除以3余j的最大值，采用记忆化递归实现。递归函数dfs考虑两种情况：不选当前元素时保持余数不变，或选择当前元素时更新余数。通过比较这两种情况获取最大值并存储，避免重复计算。最终返回考虑所有元素且余数为0时的最大和，即为所求结果。该方法有效降低了时间复杂度，适用于解决类似的最大和模数问题。

混沌嵌入的蚁群优化算法在连续问题中的应用

通过混沌蚂蚁优化算法，可以有效地在多维度连续优化问题中寻找全局最优解，克服了传统蚁群算法易陷入局部最优的缺点。这种算法在工程问题、组合优化、机器学习模型参数调优等领域都有广泛应用。