[发明专利]一种基于改进蚁群算法的多电缆最佳路径规划方法

说明书

本发明公开一种基于改进蚁群算法的多电缆最佳路径规划方法，其通过建立电缆敷设优化模型、初始化蚁群算法常规参数和自定义参数、计算每只蚂蚁内的电缆顺序，并根据每只蚂蚁计算得到的电缆顺序，依次计算每只蚂蚁内各根电缆在约束条件下的最短路径和电缆整体价格，最后对所有蚂蚁的电缆整体价格进行排序，输出历史最优解蚂蚁内的电缆顺序和整体价格，完成所有电缆路径规划。采用本发明方法使用最短路径搜索算法计算各根电缆在约束条件下的最优路径，可以大大提高敷设效率，同时有效降低电缆的采购金额，节约成本。

技术领域

本发明公开了一种基于改进蚁群算法的多电缆最佳路径规划方法，属于电力工程电缆敷设技术领域。

背景技术

电站建设过程中电缆数量可达数千根，敷设过程耗费大量人力和物力。传统敷设以技术人员经验为主导，规划电缆路径，经常导致实际敷设结果与设计结果差距明显。伴随计算机技术发展，最短路径搜索算法，如Dijkstra算法、Floyd算法等，已成功应用在电缆最短路径搜索中，但这些搜索算法仅能计算单根电缆最短路径，并不能优化电缆路径规划的先后顺序。对于电站整体的电缆敷设，除了要求单根电缆路径合理，还需要控制所有电缆的长度，使得用于采购电缆的总金额尽可能低。因此，以电站所有电缆总价格最低为目标值，规划各根电缆路径是电缆敷设中一个重要的研究课题。

发明内容

为解决现有技术上述缺陷，本发明提出一种基于改进蚁群算法的多电缆最佳路径规划方法，其通过优化电缆之间的路径搜索顺序，使得所有电缆的总价格尽可能低。

为此，本发明提出的一种基于改进蚁群算法的多电缆最佳路径规划方法，其包括如下步骤：

S1：建立电缆敷设优化模型；

S2：初始化参数，所述参数包括历史最优解、最大迭代次数、信息素矩阵在内的蚁群算法常规参数，以及自定义的理论最优解、电缆实际长度与理论最小长度的最大差值、长期记忆集和短期记忆集参数；

S3：计算每只蚂蚁内的电缆顺序；

S4：根据每只蚂蚁计算得到的电缆顺序，依次计算每只蚂蚁内各根电缆在约束条件下的最短路径和电缆整体价格；

S5：对所有蚂蚁的电缆整体价格进行排序，更新历史最优解、短期记忆集和长期记忆集；

S6：判断是否已经达到最大迭代次数，若已达到最大迭代次数，输出历史最优解蚂蚁内的电缆顺序和整体价格，完成所有电缆路径规划，若未达到最大迭代次数，更新信息素矩阵内各信息素值，返回S3进入下一迭代步。

作为优选，所述建立电缆敷设优化模型包括：

1）根据桥架三维数字模型建立桥架网络结构图；

2）根据初始电缆信息计算各根电缆的起始节点和终止节点；

3）设置敷设优化约束条件和优化目标。

作为优选，所述敷设优化约束条件为空或者非为空，非为空时，至少包括以下之一：

1）桥架内允许通行的电缆截面面积之和小于等于桥架截面面积与允许容积率的乘积；

2）设置部分电缆较其他电缆优先敷设；

3）桥架电压等级与电缆电压等级相同时，才可以作为可通行的路径。

作为优选，所述计算每只蚂蚁内的电缆顺序包括如下步骤：

1）清空蚂蚁的电缆顺序信息和目标值信息；

2）创建并清空可选电缆集合，将所有电缆存入可选电缆集合；

3）从可选电缆集合中选取一根电缆作为第一根电缆；