giải thuật đàn kiến

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP-HCM Báo cáo : GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN Danh sách nhóm: VŨ ĐỨC TỒN LÊ VĂN NHÀNH TRÍ THƠNG MINH CỦA BẦY ĐÀN GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN Đầu tiên kiến tìm thức ăn ngẫu nhiên sau tìm thức ăn để lại dấu vết phocmon đường Sau thời gian lượng dấu chân (pheromone) chặng đường khác Do tích lũy dấu chân chặngđường khác đồng thời với bay dấu chân đoạn đường kiến tích lũy lớn đồng nghĩa với việc đoạn đường ngắn từ tổ kiến đến nơi có thức ăn Phương pháp đưa để giải tốn có khơng gian nghiệm lớn để tìm lời giải có nghiệm tối ưu khơng gian nghiệm với thời gian cho phép hay khơng tìm cấu trúc tối ưu dừng Tổ kiến Mồi số Mồi số Tổ kiến Mồi số Mồi số KẾT LUẬN VỀ GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN Thuật tốn đàn kiến tìm lời giài tối ưu xây dựng dựa ngun lý bản: ngun lý chuyển trạng thái (ngun lý xác suất), ngun lý cập nhật cục ngun lý cập nhật tồn cục với lời giài ban đầu hồn tồn ngẫu nhiên hệ số tương quan người dùng thiết lập tùy theo điều kiện tốn Thơng qua việc tìm hiểu lý thuyết thuật tốn áp dụng để xây dựng mơ hình giài tốn tái cấu trúc lưới điện phân phối mở phương pháp để giải tốn tối ưu hóa q trinh vận hành hệ thống điện áp dụng thuật tốn đàn kiến giải tốn tái cấu trúc lưới diện phân phối khởi tạo Tạo khóa điện (ngẫu nhiên) Cấu hình hình tia khơng có Tính giá trị tổn thất Lưu giá trị tổn thất vào nhớ khơng Tổn thất bé có Xuất cấu hình đường dây áp dụng thuật tốn đàn kiến giải tốn tái cấu trúc lưới diện phân phối Thay đổi cắu trúc thay đổi trạng thái đóng cẳt thiết bị liên lạc, phân đoạn lưới điện Mỗi thiết bị liên lạc, phân đoạn (ký hiệu - S) biểu thị bẳng hai trạng thái đóng mờ (1,0) Bước 1: tạo số cấu trúc ban đầu cho mạng phân phối Mỗi thiết bị liên lạc, phân đoạn (ký hiệu - S) biểu thị bẳng hai trạng thái đóng mờ (1,0) Các điều kiện ràng buộc: *Điện áp nút i(j): *Dòng điện nhánh ij e N: * cấu trúc hình tia LĐPP * tất phụ tải phải cấp điện * chất lượng điện (tổn thất giới hạn cho phép 5%) Bước 2: tính tốn hàm mục tiêu cho cấu trúc Hàm mục tiêu : tổn thất cơng suất tác dụng bé f = (ΔP) Bước 3: cập nhật ma trận dấu chân cho cấu trúc Ma trận pheromone ma trận kích thước m x n, m hàng biểu diễn cho vị trí đóng cắt phân đoạn, n cột biểu diễn cho đoạn đường phần tử kiến Những phẩn từ ma trận pheromone Tij gán giá trị mức pheromone mơ tả khả đóng mỡ thiết bị đóng cẳt Bước 4: Xây dựng danh sách cấu trúc dựa theo dấu chân Lựa chọn cấu hình đường dây dựa theo khóa có xác suất lớn Bước 5: kiểm tra thời gian cho phép Nếu thời gian cho phép cấu trúc chọn ta quay lại bước Bước 6: kiểm tra thời gian cho phép Nếu thời gian cho phép chấm dứt hay cấu trúc chọn khơng ta dừng chương trình xuất kết Con đường ngắn How to choose next city? [A] A [A] B α β  [ τ ( t )] [ η ] [A] ij ij   ∑ [ τ ( t )] αC[ η ] β if j ∈ allowed k k pij ( t ) =  ik ik k∈allowed k  [A,D] [A]  otherwise 0 D 1 E Path and Trace Update [A,D,C,E,B] L1 =300 [B,C,D,A,E] L2 =450 [C,B,E,D,A] L3 =260 [D,E,A,B,C] L4 =280 [E,A,B,C,D] L5 =420 ∆τ ik, j Q  if (i, j ) ∈ bestTour =  Lk 0 otherwise  Ant System (Ant Cycle) Dorigo [1] 1991 t = 0; NC = 0; τij(t)=c for ∆τij=0 Place the m ants onαthe n nodes  [ τ ij ( t )] [ ηij ] if j ∈ allowed k  Update tabu (s) α β  Tabu list management pijk ( t ) =  ∑ [ τ ik ( t )] [ ηik ] k∈allowed k Choose the city j to move   [τ ( t )] [η ] if j ∈ allowed to Use probability p ( t )0 =  ∑ [ τ ( t )] [ η ] otherwise   Move k-th ant to town j β Initialize k α ij k ij k∈allowed k ik ij α β ik β 0 k otherwise Insert town j in tabuk(s) Compute the length Lk of every ant Update the shortest tour found τ ij (t + 1) = ρτ ij (t ) + ∆τ ij For every =edge (i,j) Compute τ ij ( t + n ) = ρτ ij ( t ) + ∆τ ij For k:=1 to m ∆τ k i, j Q  if ( i , j ) ∈ tour described by tabu k =  Lk 0 otherwise  Q  if (i, j ) ∈ bestTour =  Lk 0 otherwise  ∆τ ij := ∆τ ij + ∆τ ijk ∆τ k i, j Set t = t + n; NC=NC+1; ∆τij=0 Yes NC