了求解复杂问题的能力,已被广泛应用于求解优化问题。蚁群算法相对易于实现,且算法中并不涉及复杂的数学操作,其处理过程对计算机的软硬件要求也不高,因此对它的研究在理论和实践中都具有重要的意义。对蚁群算法的应用研究是ACA的很大一部分。目前。蚁群算法己成功地在通讯、交通及人工智能等领域中应用,最突出的是求解NP一难的组合优化问题。主要应用领域包括:(1)二次分配问题(QAP):二次分配问题是指分配/'t个设备给n个地点,从而使得分配的代价最小,其中代价是设备被分配到位置上方式的函数。QAP是继TSP之后蚁群算法应用的第一个问题,实际上,QAP是一般化的TSP。(2)车间任务调度问题(JSP)。JSP问题指己知一组m台机器和一组t个任务,任务由一组指定的将在这些机器上执行的操作序列组成。车间任务调度问题就是给机器分配操作和时间间隔,从而使所有操作完成的时间最短,并且规定两个工作不能在同一时间在同一台机器上进行。(3)车辆路线问题(VRP);VRP问题来源于交通运输。己知m辆车,每辆车的容量为d,目的是找出最佳行车路线在满足某些约束条件下使得运输成本最小。(4)机构同构判定问题:在机械设计领域普遍存在的机构同构判定问题,将该类问题转化为求解其邻接矩阵的特征编码值的问题。利用蚁群算法对NP完全问题所具有的抵御组合爆炸的能力进行求解。在参数选择合适的情况下,取得了令人满意的结果。(5)学习模糊规则问题:从组成系统模糊语言规则的数据中自动地学习问题。综上所述,优化设计是将最优化原理和计算机技术应用于设计领域,为机械工程设计提供一种重要的科学设计方法。而许多智能优化算法的出现,更加容易从海量数据和参考中寻找出最佳设计方案,从而大大提高设计效率和质量。因此优化设计是现代设计理论和方法的一个重要领域,给机械工程界带来了巨大经济效益,随着技术更新和前沿科学的不断进步,优化设计的发展前景将更加广阔。
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