第32卷第1期Vol. 32 , No.012013年1期Coal TechnologyJanuary ,2013基于蟻群算法的煤炭運(yùn)輸優(yōu)化方法高攀,郭理(石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆石河子832000)摘要:本文主要以蟻群算法 為基礎(chǔ),求解煤礦運(yùn)輸優(yōu)化方法,運(yùn)算出實(shí)際生產(chǎn)中較優(yōu)生產(chǎn)模式。首先對(duì)蟻群算法做出了簡(jiǎn)單的介紹，然后比較仔細(xì)的闡述了煤礦問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,最后演示了蟻群算法在運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞:蟻群算法;煤礦運(yùn)輸;最短路徑;運(yùn)輸優(yōu)化中圖分類(lèi)號(hào):TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1008 - 8725(2013)01 -0162 -03Coal Transportation Optimization MethodBased on Ant Colony AlgorithmGAO Pan,GUO Li( Information Science and Technology College , Shihezhi University , Shihezhi 832000 ,China)Abstract :This paper is to study the ant colony algorithm based, solving coal transport optimization meth-od, works out in practical production with excellent production mode. First this paper the ant colony algo-rithm made simply introduced, and then the more careful expounds the model of coal mine, finally dem-onstrates the ant colony algorithm of optimization problems in the application.Key Words:ant colony algorithm;Coal transport ;The shortest path; Transportation optimization徑上會(huì)留下一種稱(chēng)為信息素的揮發(fā)性分泌物,而且0前言該分泌物的濃度與路徑長(zhǎng)短成反比。螞蟻在選擇路蟻群算法主要是通過(guò)人工模擬螞蟻搜索食物的徑時(shí) ,對(duì)未走過(guò)的道路螞蟻會(huì)隨機(jī)的選擇-一條,在過(guò)程來(lái)求解在給定的運(yùn)輸?shù)缆肪W(wǎng)中尋找出- -條從起行走的過(guò)程中釋放信息素,若該路徑過(guò)長(zhǎng)，螞蟻下次始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑的一種算法。 煤礦業(yè)就可以根據(jù)信息素 濃度判斷,繞過(guò)該條路。由于路的發(fā)展與人們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)，而煤礦的運(yùn)輸徑經(jīng)過(guò)的螞蟻越 多,路徑越短，信息素氣息就越濃問(wèn)題是煤礦產(chǎn)業(yè)中比較重要的環(huán)節(jié)，因此文中運(yùn)用烈，螞蟻可以根 據(jù)氣息的濃郁程度，選擇最優(yōu)路徑。蟻群算法來(lái)求解煤礦運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題,在已知的約束這樣以信息素為媒介形成了一種信息反饋機(jī)制,導(dǎo)下,例如:交通工具的限定、荷載容量的限定以及經(jīng)致信息素越濃烈的路徑,螞蟻選擇的概率越大,這樣費(fèi)的限定等,尋求達(dá)到煤礦運(yùn)輸消耗最小的最優(yōu)路就形成了最短路徑。 而且由于信息素是隨著時(shí)間的推移,會(huì)逐漸的變淡,所以當(dāng)在已經(jīng)形成的最短路徑徑,提高煤礦業(yè)的運(yùn)輸效率。上出現(xiàn)障礙物時(shí),螞蟻就不會(huì)再選擇該路徑,將會(huì)尋1蟻群算法簡(jiǎn)介找另外的路徑,原先路徑上的信息素將會(huì)逐漸消散。在尋路過(guò)程中,該作用機(jī)制必須依靠螞蟻群來(lái)完成，1.1蟻群算法的起源蟻群算法是一種隨機(jī)搜索算法,與遺傳算法、模單個(gè)螞蟻的能力是有限,但是在信息素的交流下,整擬退火算法等模擬進(jìn)化算法.-樣,主要是通過(guò)在已個(gè)蟻群可以交換路徑信息,共同完成最短路徑的選知的解組中尋求最優(yōu)解，是路徑規(guī)劃問(wèn)題的常用算擇。在蟻群算法中,多個(gè)主體之間相互合作,對(duì)信息進(jìn)行反饋,讓組合優(yōu)化問(wèn)題得到很好的解決。法之一。最早由意大利學(xué)者M(jìn) Dofipo等人提出，主13 蚊群算法流程及憂(yōu)點(diǎn)要是從螞蟻群體搜索食物的過(guò)程和旅行商問(wèn)題中得在蟻群算法中，主要的算法流程如圖1所示,首到啟發(fā),人們通過(guò)模擬螞蟻群搜索食物的過(guò)程來(lái)求先對(duì)蟻群進(jìn)行初始化,根據(jù)具體情況選擇目標(biāo)函數(shù);解最短路徑問(wèn)題，故稱(chēng)之為“人工蟻群算法”。隨著將主體放置在初始區(qū)域,并標(biāo)記出目標(biāo)函數(shù)對(duì)每個(gè)時(shí)間的發(fā)展和對(duì)蟻群算法的深人研究,螞蟻算法也主體的適應(yīng)度;將適應(yīng)度轉(zhuǎn)換為信息素,放置在經(jīng)過(guò)被用于解決二次分配問(wèn)題Job shop 調(diào)度問(wèn)題網(wǎng)的路徑 上,其中適應(yīng)度越高，信息索也越多:然后觀絡(luò)動(dòng)態(tài)路由優(yōu)化等問(wèn)題，并取得成功。察主體的行動(dòng)軌跡,根據(jù)信息素和自已的判斷選擇1.2 蟻群算法原理自然界中,螞蟻群在尋找食物時(shí)總能通過(guò)相互路徑,在這個(gè)過(guò)程中信息素會(huì)隨著時(shí)間而消散。蟻群算法只需要對(duì)算法模型稍加修改就可以應(yīng)間的合作找到食物與蟻穴間的最短路徑。蟻群算法用于多種求解問(wèn)題， 采用的分布式算法是一種種群的主要原理是模擬自然界螞蟻尋找路徑的方法。該算法,并且易與其他的方法進(jìn)行組合,組成混合算原理具體是螞蟻群尋找食物的過(guò)程中,在經(jīng)過(guò)的路法，改善算法的性能，提高計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率。這收稿日期:2012 -02 -15;修訂日期:2012-11-16中國(guó)煤化工基金項(xiàng)目:教育部社科研究基金( IJAZH001)作者簡(jiǎn)介:高攀(1981 -),男,安徽靈壁人,講師,碩士研究生,研究方向:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與,MYHCNMH G .第1期高攀,等:基于蟻群算法的煤炭運(yùn)輸優(yōu)化方法●163●時(shí)刻∞0城市i + 1之間之間所花費(fèi)的費(fèi)用,T.為兩城之間的運(yùn)輸時(shí)間, Mr.為貨物在兩城之間的運(yùn)輸方式參數(shù),Y"為煤炭在城市i的m種運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換為第1初始化4(1) |「 放置信息激種運(yùn)輸方式間的轉(zhuǎn)換參數(shù), D;"則為運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換的螞蟻移動(dòng)”中轉(zhuǎn)費(fèi), wn為中轉(zhuǎn)時(shí)間,Q為需運(yùn)煤炭的數(shù)量,T為評(píng)價(jià)40)信 息激素消散煤炭運(yùn)輸過(guò)程中的時(shí)間限制,N為運(yùn)輸途中所經(jīng)過(guò)的城市總數(shù),G為運(yùn)輸方式的種類(lèi),為了更加準(zhǔn)確的反映結(jié)果的最優(yōu)性,設(shè)定U送達(dá)時(shí)間外的時(shí)間價(jià)值系數(shù)需滿(mǎn)足U > 0。則運(yùn)輸過(guò)程中的時(shí)間成本為禁止集件L 1+1UEET. + EE二)。其中目標(biāo)函數(shù)即為運(yùn)輸成本即為時(shí)間成本及時(shí)間補(bǔ)償成本、[結(jié)束]中轉(zhuǎn)費(fèi)用、運(yùn)輸費(fèi)用的和的最小值,表示為圖1蚊群算法流程圖minZ = C.M..E 2 ED"Y"+些特點(diǎn)讓蟻群算法與其他算法相比,具有更好的尋優(yōu)能力,利用的正反饋原理促進(jìn)了不同個(gè)體之間的U(Z 2+ 2二2叭)信息交流,提高了團(tuán)體協(xié)作的工作效率。對(duì)運(yùn)輸荷載的相關(guān)約束為需運(yùn)的煤炭數(shù)量小于每次運(yùn)輸方式的荷載性能,即2煤炭運(yùn)輸問(wèn)題數(shù)學(xué)模型Ci.M;i+1≥Q(i= 1,2,..N-1,N;M = 1,2,2.1煤炭運(yùn)輸問(wèn)題描述煤炭運(yùn)輸問(wèn)題的求解是一個(gè)復(fù) 雜的組合優(yōu)化問(wèn)在題設(shè)中在任2個(gè)相鄰城市之間只能選擇1種題,需要考慮各行業(yè)、各部門(mén)的運(yùn)輸條件和運(yùn)輸成運(yùn)輸方式,任- - 城市運(yùn)輸方式只能轉(zhuǎn)換1次，則需要本。用常規(guī)的數(shù)學(xué)方法很難求解，這里主要是采用滿(mǎn)足模擬生物進(jìn)化的蟻群算法來(lái)解決。由于煤礦運(yùn)輸問(wèn)SM =1(i= 1,2，N-1,N)題影響因素復(fù)雜,由目標(biāo)可劃分為線性問(wèn)題與非線性問(wèn)題，單目標(biāo)問(wèn)題和多目標(biāo)問(wèn)題。以約束的類(lèi)型22 =1(i= .,.N-1,N)可分為二維問(wèn)題或三維問(wèn)題。這里主要是分析煤炭運(yùn)輸問(wèn)題的容量的上下限和損耗費(fèi)用之間的問(wèn)題。運(yùn)輸時(shí)間成本小于限定時(shí)間假設(shè)煤礦從產(chǎn)地A地運(yùn)到需求地B,中途經(jīng)過(guò)n個(gè)城市,任意兩個(gè)城市之間又有m種運(yùn)輸方式，每種EEnm+ 2SEw≤r運(yùn)輸方式的費(fèi)用,承載容量和消耗時(shí)間是不同的,在運(yùn)輸方式為0或是1,則整個(gè)煤炭運(yùn)輸過(guò)程中,約束條件是,在不超過(guò)規(guī)定時(shí)M.= 1間的前提下,選用最優(yōu)的運(yùn)輸組合方式,使得運(yùn)輸成y?=1或是0本最小,將需要的煤炭量送達(dá)目的地。在該數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上對(duì)全局的可能解進(jìn)行試2.2數(shù)學(xué)模型的建立算,計(jì)算各種取值的目標(biāo)函數(shù),由于該類(lèi)計(jì)算的時(shí)間ASAR算法,即基于蟻群優(yōu)化的服務(wù)感知路由復(fù)雜度和迭算次數(shù)繁多的原因，-.般是采用MatLab算法,本算法系統(tǒng)中的螞蟻大致分為3類(lèi),每類(lèi)都是語(yǔ)言編制煤炭運(yùn)輸?shù)南伻核惴▋?yōu)化計(jì)算程序進(jìn)行計(jì)和多媒體感知器網(wǎng)絡(luò)所提供的一種特定的服務(wù) 相對(duì)算,最優(yōu)路徑的輸出。應(yīng)的,以對(duì)應(yīng)服務(wù)QoS需求為依據(jù),對(duì)信息素增量以及局部信息啟發(fā)因子進(jìn)行計(jì)算。3蟻群算法在運(yùn)輸優(yōu)化中的應(yīng)用在數(shù)學(xué)模型的建立中,前提假設(shè)為每個(gè)城市必在求解運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題中,要將問(wèn)題按照考慮要須經(jīng)過(guò)，任一個(gè)城市的運(yùn)輸方式只能轉(zhuǎn)換1次,并且素簡(jiǎn)化為尋求最優(yōu)路徑的問(wèn)題，將起始條件與目標(biāo)2個(gè)相鄰城市之間只能采用1種運(yùn)輸方式，可以由中的過(guò)程轉(zhuǎn)化為路徑的組成點(diǎn)。這類(lèi)問(wèn)題屬于靜態(tài)簡(jiǎn)單的賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖表示，如圖2所示,其中權(quán)數(shù)即為組合,主要是有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)必須訪問(wèn)并且只每條路徑對(duì)目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度。能訪問(wèn)1次,而且根據(jù)所給的條件放置信息要素,即.從一個(gè)城市轉(zhuǎn)移到另一個(gè)城市的概率，在文中的煤炭運(yùn)輸求解問(wèn)題中，信息要素是由城市間轉(zhuǎn)化參數(shù)48、、3和運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換參數(shù)來(lái)確定的。數(shù)學(xué)模式確定后，v1;， v20依照螞蟻尋找食物的過(guò)程,假定速度恒定的螞蟻群，3| 6/入3同時(shí)從起點(diǎn)出發(fā),模型中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都遍歷,當(dāng)?shù)?只螞蟻到達(dá)終點(diǎn)時(shí),則求解結(jié)束,該螞蟻的路徑即為一v最優(yōu)路徑。主要是利用了蟻群算法的以下特點(diǎn):(1)蟻群算法的并行性。在蟻群中,每只螞蟻都同時(shí)行動(dòng),在速中國(guó)煤化工付刻,螞蟻圖2賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖所行走的路徑量CN M H C率的前提其中C...是選定第m種運(yùn)輸方式,從城市i與下 ,即螞蟻選擇要足的路時(shí)院干定陽(yáng)凹的,由于特第32卷第1期煤炭技術(shù)Vol. 32 ,No.01.2013年1 期Coal TechnologyJanuary ,2013基于CAN總線的煤礦遠(yuǎn)程監(jiān)控謝青海,黃亮(河北機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北邢臺(tái)054048)摘.要:針對(duì)當(dāng)前我國(guó)國(guó)內(nèi)的煤礦監(jiān)控系統(tǒng)中存在的不足,設(shè)計(jì)了-種基于CAN總線的煤礦遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),并且，就該系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)方案、智能節(jié)點(diǎn)以及通訊接口做了較為詳細(xì)的闡述,通過(guò)實(shí)踐證明,本文構(gòu)建的基于CAN總線的煤礦遠(yuǎn)程監(jiān)控能夠較好的監(jiān)測(cè)煤礦生產(chǎn)的運(yùn)行狀態(tài)。關(guān)鍵詞:CAN總線;煤礦;遠(yuǎn)程監(jiān)控中圖分類(lèi)號(hào):TP274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1008 - 8725(2013)01 -0164 -03Based on CAN Bus Coal Mine Remote MonitoringXIE Qing - hai , HUANG Liang( Hebei Institute of Machinery Eletricity , Xingtai 054048 , China)Abstract:The article in view of the current domestic coal mine of the monitor system of deficiency, design a kind of based on CAN bus coal mine remote monitoring system, and the system is the specific de-sign scheme, intelligence and communication interface node, a detailed elaboration , through the practiceof proof, this paper constructed based on CAN bus remote monitoring to better coal mine monitoring inthe process of coal mine production operation.Key Words :CAN bus ;coal mine ;remote monitoring性無(wú)法得到保證等各方面的問(wèn)題。針對(duì)當(dāng)前煤礦遠(yuǎn)0引言程監(jiān)控系統(tǒng)之中存在的上述問(wèn)題,文中提出了一種當(dāng)前,為了提升我國(guó)煤礦的安全生產(chǎn)管理能力,基于CAN總線的煤礦遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建方法,能我國(guó)的許多煤礦都構(gòu)建了自身的監(jiān)控系統(tǒng)，但是在夠較為 直觀的監(jiān)控并且記錄進(jìn)行的工作實(shí)際情況，傳輸?shù)倪^(guò)程中，由于大部分都是選擇的串行通信總同時(shí)也能夠?qū)崿F(xiàn)瓦斯等環(huán)境安全數(shù)據(jù)的共享,充分線,造成了多主冗余系統(tǒng)無(wú)法構(gòu)建，通訊方式無(wú)法選的滿(mǎn)足煤礦 安全生產(chǎn)管理的實(shí)際需求”。擇,以及缺乏統(tǒng)一的規(guī)范與通信協(xié)議,可靠性與實(shí)時(shí)殊的正反饋機(jī)制,不可走的路徑和已走過(guò)的路徑不尋優(yōu)性較強(qiáng)且具有發(fā)展前景的仿生優(yōu)化算法,被廣重復(fù)選,防止尋徑問(wèn)題無(wú)解。泛的運(yùn)用于組合優(yōu)化求解問(wèn)題中。但是由于其算法(2)速度--定原理。蟻群算法采用:速度一定本身的局限性,算法的時(shí)間復(fù)雜度高，迭換次數(shù)繁時(shí),路程與時(shí)間成正比的基本定理。在規(guī)定螞蟻的多,比較不容易得到全局解,容易陷入局部最優(yōu)解速度時(shí)，引進(jìn)離散單位時(shí)間量即是算法中進(jìn)行-一次中， 即尋找的最優(yōu)解不是全局的最優(yōu)解。所以在組迭代所代表的時(shí)間。在此理論的支撐下，可以得到合優(yōu)化問(wèn)題的研究中 ,蟻群算法可以與其他的算法第-一個(gè)到達(dá)目的地的螞蟻所走的是最優(yōu)路徑?；旌?例如遺傳算法等,產(chǎn)生越來(lái)越多的新型算法，(3)對(duì)螞蟻狀態(tài)的判斷,所有的螞蟻都是從起在花 費(fèi)較少時(shí)間的基礎(chǔ)上,尋求最優(yōu)的路徑,以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)開(kāi)始,經(jīng)過(guò)一定的時(shí)間后,螞蟻的狀態(tài)是確定的，資 源配置的最優(yōu)化。沒(méi)有達(dá)到路徑節(jié)點(diǎn)的螞蟻繼續(xù)在該路徑上前進(jìn)，而參考 文獻(xiàn):達(dá)到路徑節(jié)點(diǎn)的螞蟻則是開(kāi)始以- -定的概率對(duì)下一[1周勇.“遺傳- -蟻群” 混合算法及其在水量調(diào)度中的應(yīng)用[ D].華公個(gè)達(dá)到節(jié)點(diǎn)的路徑進(jìn)行選擇。(4)信息相關(guān)性。在蟻群算法中,螞蟻對(duì)路徑[2] 杜艷平,尹曉峰 ,劉春煌.采用蟻群算法求解鐵路空車(chē)調(diào)整間題[J1.中國(guó)鐵道科學(xué)2061)19-122的信息是共享的，只要保證至少有- .只螞蟻選擇了[3] 王豐元，。潘福全，張麗霞等定,等.基于交通限制的路網(wǎng)最優(yōu)路徑算最短路行進(jìn)就能得到最短的路徑的全局解。所以在法[J]. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2005(1):92 -95.運(yùn)輸問(wèn)題求解過(guò)程中,要保證足夠多的運(yùn)算，以求到[4] 王旭，張江，崔平遠(yuǎn)。 一種基于蟻群算法求解路徑規(guī)劃問(wèn)題的新方法[A]. 2003年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集(下冊(cè))[C].全局解。(5)影響因素較為單一,蟻群算法的時(shí)間復(fù)雜(責(zé)任編輯張欣)度只跟螞蟻群的數(shù)量和最短路徑的長(zhǎng)度有關(guān)。4結(jié)語(yǔ)在求解煤炭運(yùn)輸優(yōu)化問(wèn)題中，蟻群算法是一種中國(guó)煤化工收稿日期:2012 -02 - 15;修訂日期:2012-11-06MHCNMH G .作者簡(jiǎn)介:謝青海( 1980 -),男,河北邢臺(tái)人,講師,本科學(xué)歷,研究方向:遠(yuǎn)程監(jiān)控。