CN109902391B - 一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法，包括如下步骤：统计油气管道经过的城市数量以及地理坐标，将地理坐标映射在直角坐标系中，建立对应城市坐标；初始化蚁群算法中蚂蚁数量、启发式因子等各项参数；设置油气管道路径上随机信息素挥发系数的个数以及对应的标号，根据挥发系数个数将区间[0,1]均分，作为每个挥发系数的挥发范围，在每次迭代过程中随机选择标号，以及在标号对应的挥发范围内随机选择挥发系数，作为当前迭代的信息素挥发程度；将油气管道城市坐标输入到改进的蚁群算法中，按照上述的随机挥发系数机制更新信息素，满足算法停止条件则输出油气管道的路径规划方案。本发明通过设置随机信息素挥发系数，增强全局搜索的能力，提升油气管道规划的效率。

Description

一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法

技术领域

本发明属于人工智能和油气管道规划技术领域，具体涉及一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法。

背景技术

油气管道运输是通过管道的形式，用加压设备给石油和天然气加压，使得油气能够从高压向低压出流动，从而实现油气的运输。在管道、公路、铁路、水路等运输过程中，管道运输有着明显的优势，如占地面积少、建设快、运输成本低、油气运输量大等特点。但是在油气运输之前，由于从油气的开发地输送到不同的城市，输送路径的组合方式多样，进而导致了路径长短的不一，为了节约管道铺设成本，因此管道选择哪种路径铺设使得路程最短同时节约成本是一个重要的问题。

为了能有效的解决上述问题，针对油气管道规划问题已经有了很多的解决方法，为此，国内外也进行了大量的研究，如蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法等。在油气管道规划中，城市的数量导致组合样式路径多，由于蚁群算法具有强鲁棒性、分布式计算等优势能够快速寻找最短路径，所以本发明采用蚁群算法解决油气管道规划问题，但蚁群算法存在着易陷入局部最优、搜索时间长，收敛速度慢等缺点，因此采用什么样的方式提升油气管道规划效率尤为重要。

发明内容

为了克服上述蚁群算法存在的不足，本发明提出了一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法，通过设置油气管道路径上的随机信息素挥发系数，增强全局搜索能力，避免在算法运行初期陷入局部最优，提高收敛速度，增强算法跳出局部最优的能力，提升管道规划效率。

为实现上述目的，本发明技术方案主要包括如下步骤：

步骤1，统计油气管道经过的城市数量n以及对应城市的地理坐标，将地理坐标映射在直角坐标系中，建立对应城市坐标(x,y)；

步骤2，设置蚁群算法中蚂蚁数量k、信息启发式因子α，期望启发式因子β，最大迭代次数Iteration，正常数Q，信息素矩阵τ，城市矩阵E；

步骤3，设置油气管道路径上信息素挥发系数的个数为m以及对应的标号N_i，其中i∈{1,2,…,m}；

步骤4，根据信息素挥发系数的个数将区间[0,1]分成m份，作为每个挥发系数ρ_i的挥发范围其中i表示第i个挥发系数，在每次迭代过程中随机选择标号N_i，以及标号对应的挥发范围/>内随机选择挥发系数ρ_i，该方式通过设置油气管道路径上不同的挥发系数更新全局的信息素含量，增强全局搜索能力；

步骤5，将油气管道城市点坐标(x,y)输入到改进的蚁群算法中，按照上述的随机挥发系数机制更新信息素τ，满足停止条件则输出油气管道的路径规划方案。

附图说明

图1是本发明的模型结构图

具体实施方式

下面结合图1对本发明作进一步详细的描述：

A.管道规划参数初始化

统计管道规划中需要输送油气的城市个数n及地理坐标，将地理坐标映射在直角坐标系中，建立对应城市坐标(x,y)，并创建城市矩阵E，采用距离公式 计算每两座公式之间距离，并存储在城市矩阵E中；蚂蚁数量k，通常k取和城市个数相当的数或者取城市个数的一半；信息启发式因子α，该值越大选择之前走过的路径的可能性也就越大，该值越小越容易陷入局部最优；期望启发式因子β，该值越大会加快收敛速度但全局搜索能力减弱；最大迭代次数I_max；正常数Q；禁忌表V用来存储蚂蚁已经访问过的城市；城市表U用来存储蚂蚁还可以访问的城市；信息素矩阵τ用于存储两座城市之间的信息素浓度；以及信息素挥发系数ρ。

其中挥发系数ρ的确定过程如下：

(1)设置油气管道路径上信息素挥发系数的个数m以及对应的标号N_i，其中i∈{1,2,…,m}，通过不同的挥发系数更新全局的信息素含量，增强全局搜索能力；

(2)根据油气管道路径上信息素挥发系数的个数将区间[0,1]分成m份，作为每个挥发系数ρ_i的挥发范围其中i表示第i个挥发系数，该方式将挥发系数控制在[0,1]，同时将区间均分确保了随机系数不重复。

B.管道规划优化过程

(1)初始化城市矩阵E_I，表示第I次迭代用于存储未被访问过的城市矩阵，初始化禁忌表V以及城市表U；

(2)首先确定油气管道路径上挥发系数ρ的数值，随机选择第i个挥发系数N_i，并随机在区间中生成挥发系数ρ_i；

(3)从油气管道中城市矩阵E_I中按照如下概率公式对每只蚂蚁进行边的选择：

其中τ表示油气管道路径上的信息素，η_ij表示第i座城市到第j座城市的距离的倒数。从油气管道中城市矩阵E_I中选择边对应的两座城市，判断是否和已经选择出来的城市构成环，如果没有构成环，那么更新禁忌表V和城市表U，并将城市矩阵E_I所选择的边赋值为0(表示下次不被选择)；如果构成环，那么按照概率公式重新选择。

(3)当所有的蚂蚁完成一次迭代之后，对路径上的信息素按照如下公式进行更新：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ_i)τ_ij(t)+Δτ_ij

其中L_k表示第k只蚂蚁所走过的路径长度。

C.输出最优管道规划方案

当满足最大迭代次数Iteration或者自己设置的阈值时，停止迭代，输出油气管道的路径规划方案。

本发明根据蚁群算法核心思想，采用随机信息素挥发系数机制对信息素进行更新，从而增强全局搜索能力，提升油气管道规划效率。

Claims (1)

1.一种基于随机挥发系数蚁群算法的油气管道规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.统计油气管道经过的城市数量n以及对应城市的地理坐标，将地理坐标映射在直角坐标系中，建立对应城市坐标(x,y)；

B.初始化蚁群算法中蚂蚁数量k、启发式因子α,β等各项参数；

C.设置油气管道路径上信息素挥发系数的个数m以及对应的标号N_i，其中i∈{1,2,…,m}；

D.根据信息素挥发系数的个数将区间[0,1]分成m份，作为每个挥发系数ρ_i的挥发范围

E.随机选择标号N_i，在标号对应的挥发范围内随机选择挥发系数ρ_i，通过设置油气管道路径上不同的挥发系数更新全局的信息素含量，增强全局搜索能力；将油气管道城市点坐标(x,y)输入到改进的蚁群算法中，按照上述的随机挥发系数机制更新信息素τ，满足停止条件则输出油气管道的路径规划方案。