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申请/专利权人：中国舰船研究设计中心;大连理工大学

摘要：基于多策略的改进蚁狮优化算法的船舶管路路径优化方法，其属于船舶与海洋工程制造的技术领域。该算法在基本蚁狮优化算法中引入自适应动态权重，使得种群能够根据自身优化状态自适应调整，提高算法的全局搜索能力。并且融合反向学习和萤火虫扰动策略更新种群最优解位置，提高算法跳出局部空间的能力。该算法实现在多种约束和目标限制下，能以较短时间为工程师提供优质船舶布管方案。

主权项：1.基于多策略的改进蚁狮优化算法的船舶管路路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.船舶管路布置数学模型，将船舶管路布局的目标和约束描述为如下形式： ；其中，计算路径长度，计算路径折弯数目，计算路径经过位置能量值，计算路径在竖直方向形成“凹兜”结构数目，计算路径折弯间距小于限制长度次数； 表示路径不与布局空间发生碰撞，hpath=0表示路径与地板或墙面正交布置，折弯为直角；S2.设置算法参数，包括蚂蚁种群数量与蚁狮种群数量、搜索空间的维度和范围以及最大迭代次数；S3.随机初始化蚂蚁和蚁狮的位置，通过公式2模拟蚂蚁的随机游走行为，具体如下所示： ；其中cs表示蚂蚁累计游走的步长，n表示蚂蚁的数量，t表示当前迭代次数，rt表示根据概率随机选择0或者1；由于搜索空间限制，无法直接使用公式2生成新的蚂蚁位置，需要通过公式3对蚂蚁位置归一化，具体如公式所示： ；其中和分别表示蚂蚁第i个变量随机游走范围的下界和上届，和分别表示蚂蚁第i个变量在第t次迭代时随机游走范围的下界和上届；S4.蚂蚁在随机游走过程会受到蚁狮所布置的陷阱影响，具体如公式4、5所示： ； ；其中和分别表示蚂蚁所有变量在第t次迭代的下界和上界，表示第t次迭代时蚁狮的位置；随着迭代次数增加，蚂蚁活动的范围和会逐渐减小，进而选出精英蚁狮，具体如公式6、7所示： ； ；其中w为常数，t表示当前迭代次数，iters表示最大迭代次数；步骤4：迭代过程中蚂蚁围绕精英蚁狮和通过轮盘赌机制选择的蚁狮进行随机游走从而确定位置，具体如公式8所示： ；其中表示第t次迭代时蚂蚁围绕通过轮盘赌机制所选择的蚁狮随机游走后生成的位置，表示第t次迭代时蚂蚁围绕精英蚁狮随机游走后生成的位置，表示第i只蚂蚁在第t次迭代时加权融合后生成的位置；S5.通过比较适应度，蚁狮捕食蚂蚁并更新蚁狮种群位置，选出新的精英蚁狮； ；S6.蚂蚁采用自适应动态权重，围绕精英蚁狮和适应度较优的蚁狮随机游走并进行归一化处理，具体如公式10所示； ；其中：t表示当前迭代次数，iters表示最大迭代次数，rand表示[0,1]的随机数；S7.蚁狮种群通过融合反向学习和萤火虫扰动策略更新精英蚁狮：将反向学习策略融入基本蚁狮优化算法，提高蚁狮种群的多样性，具体如公式11、12所示： ； ；其中，为第t代最优解的反向解，ub和lb分别表示搜索参数的上界和下界，r表示服从（0,1）标准均匀分布的1×dim的随机向量，dim表示空间维数，b1表示信息交换控制参数，具体如公式13所示： ；引入萤火虫扰动策略生成新的蚁狮位置，缓解蚁狮个体落入局部解的缺陷，具体如14、15所示； ； ；其中：表示萤火虫i与最亮萤火虫之间的距离；表示光强吸收系数；表示光源处萤火虫的吸引力；表示萤火虫i的位置；表示最亮萤火虫的位置；表示萤火虫i更新后的位置；表示步长；表示[-0.5,0.5]的随机数；再将反向学习和萤火虫扰动策略按照概率P动态更新蚁狮个体的位置；计算概率P的方法如公式所示： ；其中表示常数；当randp时，算法选择反向学习策略更新蚁狮位置，否则选择萤火虫扰动策略更新蚁狮位置；精英蚁狮和被捕获的蚂蚁组成新的蚂蚁种群；S8.判断迭代次数是否达到预先设置的参数，若未达到则返回步骤S5；若循环结束，则输出精英蚁狮位置。

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百度查询： 中国舰船研究设计中心 大连理工大学 基于多策略的改进蚁狮优化算法的船舶管路路径优化方法