可靠性优化的蚁群算法.pdf

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1、第2l卷第l2期计算机应用与软件VoI.2l，No.l22004年l2月ComputerAppIicationsandSoftwareDec.2004可靠性优化的蚁群算法l，22ll高尚杨静宇吴小俊刘同明（l华东船舶工业学院电子与信息系镇江2l2003）（2南京理工大学计算机系南京2l0094）摘要建立了可靠性冗余优化模型，分析了各种优化方法的优缺点。采用模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法分别解决了此问题，并通过实例，结果表明蚁群算法比较有效。关键词蚁群算法模拟退火算法遗传算法可靠性优化ANTCOLONYALGORITHMFOROPTIMIZATI

2、ONOFYTMRLIABILITYl，22llGaoShangYangJingyuWuXiaojunLiuTongming（1DepartmentofElectronicsandInformation，EastChinaShipbuildingInstitute，Zhenjing212003）（2DepartmentofComputer，NanjingUniuersityScienceandTechnology，Nanjing210094）AbstractAredundancyoptimizationmodeIisgiveninthispaper

3、.ManyoptimizationmethodstosoIveoptimummodeIandtheiradvantagesandshortagesareanaIyzed.SimuIatedanneaIingaIgorithm，geneticaIgorithmandantcoIonyaIgorithmareputforwardtosoIveoptimummodeI.Theeffec-tivenessofantcoIonyaIgorithmisiIIustratedthroughresuIt.KeywordsAntcoIonyaIgorithmSim

4、uIatedanneaIingaIgorithmGeneticaIgorithmReIiabiIityoptimization有哪一种算法被证明比其它的算法更优越。例如启发式算法虽1引言简单直观，但启发式信息不易找，而且有点盲目性；整数规划得到的是整数解，但为了应用整数规划，必须把非线性目标函数和在工业、军事和日常生活的许多方面，系统可靠性的性能对约束条件转化成线性形式，这是一项困难的任务；动态规划存在于各种条件下的任务来说，都极其重要，因此可靠性问题是系统着维数“灾难”问题，并且对三个以上约束问题，求解相当困难；设计、研究和运行过程中必须考虑的

5、关键因素之一。由于设计极大值原理求解三个以上约束问题也是困难的；几何规划只限时受到资源限制，包括费用、重量、体积、功耗等方面的限制，系于求解可用泊松函数形式表述的问题；序列无约束极小化方法、统可靠性最优问题引起了广泛的重视和研究，可靠性优化是可修正的单纯形序列搜索、广义的拉格朗日函数法是用于大型非靠性工程中的一项重要工作。有许多改进系统可靠性的方法，线性规划问题中被证明是有效的方法，虽然解是非整数，但解决但实践表明为比较好的要算最优冗余这一方法。非冗余问题很有效。对于同时确定最优部件数和可靠度的问题，是一类混合整数非线性问题，解决这类问题很困难。

6、文献2最优冗余优化模型及解法［2］推荐了将Hooke和Jeeves等人提出的模式搜索法与AggarwaI等人提出的启发式算法组合起来的方法。这种方法首先假设部假设系统由n个独立子系统组成，在每个子系统中使用同件的可靠度。然后用启发式算法确定最优冗余数，最后用［l，2］一种部件（如图l），冗余优化模型为：Hooke和Jeeves的模式搜索法来进行序列搜索。20世纪80年代n以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、遗传算法、模拟退minCs=!cixi火、蚁群算法以及混合优化策略等，通过模拟或揭示某些自然现i=ln（l）象或过程而得到发展，为解决复

7、杂问题提供了新的思路和手段。s.t."R（ixi）#R0图l串-并联系统i=l本文分别采用模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法分别来解，最xi=l，2，⋯，（i=l，2，⋯，n）后作一比较。这里：Cs—系统费用；RS—系统可靠度；ci—第i种部件的单价；xi—第i子系统冗余第i种部件的个数，xi#l；pi—第i3模拟退火算法种部件的可靠度，R（ixi）—第i子系统的可靠度，R（ixi）=l-x［3~5］（l-pi）i；R0—系统要达到预定的可靠度。模拟退火算法用于优化问题的出发点是基于物理中固上述可靠性优化模型属于NP-难题。系统冗余可靠性优化方法较

8、多，文献［2］中作了综述，推荐了十几种方法，但在用于收稿日期：2003-ll-03。高尚，讲师，主研领域：系统工程理论与优大规模非线性规