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龙图腾网获悉中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司申请的专利基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210914304.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法是由谢枫;张家倩;孟宪乔;邵松涛;吴睿;周贺;刘耀中;阮勇;包华;王锦涛;张炜设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法，包括：基于地理信息系统明确环境因素，建立递阶层次分析模型，量化各个环境因素；基于GIS栅格地图，将地理空间分成多个正方形单元组成的规则矩阵,结合递阶层次分析模型得到每个基本区域的输电线建设成本，得到路线总成本；根据路线总成本和GIS栅格地图，通过自适应节点优化蚁群算法进行智能选线，得到最优路径。相比传统的用于智能选线的蚁群算法，本发明使用的蚁群算法增加了自适应调整、局部变异以及节点优化机制，提高了算法的收敛精度和稳定性；本发明实现了新的架空电力线路自动优化布线方法，有助于自动选择最经济的路线，以建立新的线路。

本发明授权基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应节点优化蚁群算法的输电线路智能选线方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1基于地理信息系统明确环境因素，建立递阶层次分析模型，量化各个环境因素； 2基于GIS栅格地图，将地理空间分成多个正方形单元组成的规则矩阵,定义相应的二维坐标系，每个正方形单元表示一个基本区域和位置，结合递阶层次分析模型得到每个基本区域的输电线建设成本，得到路线总成本； 3根据路线总成本和GIS栅格地图，通过自适应节点优化蚁群算法进行智能选线，得到最优路径； 所述步骤3具体包括以下步骤： 3a信息素矩阵中每一个值对应GIS栅格地图每一个基本区域的信息素值，初始化信息素矩阵、迭代次数、每组搜索次数，初始化邻居栅格成本影响因子、信息素影响因子、信息素挥发因子、信息素强度常数、变异次数和最优路径； 3b根据下一节点概率计算得到，通过转轮赌法选择下一步怎么走，找到下一个位置点； 3c确定路径点和路径长度，按照自适应机制更新信息素变量，对标记初始解的路径进行自适应变异，根据上一次迭代路径长度确定变异长度，随机产生变异点，然后按照以为起点，为结束点进行次局部路径搜索，记录变异后的搜索路径，并将变异搜索路径与历史路径信息进行对比； 3d更新路径成本值、禁忌表，记录和更新历史局部最优和最差路径，并进行信息素更新； 3e记下每次迭代中每只蚂蚁的搜索路线和路线成本值并更新当前最优搜索路径，判断是否完成循环，若没达到，返回步骤3b，否则，进入步骤3f； 3f迭代结束后，输出当前的最优路径； 3g对最优路径进行节点优化并输出； 所述步骤3c中的按照自适应机制更新信息素变量具体包括以下步骤： 3c1传统蚁群算法是根据局部更新规则即在所有的蚂蚁完成一次转移以后采用以下公式更新信息素： ； 其中，为信息素挥发因子，是第次循环已累计的信息素浓度； 3c2使用改进的全局更新规则即采用一种基于自适应机制的更新规则，引入每只蚂蚁对周围环境的感知，各条路径上信息素的浓度按照现有的狼群分配原则进行更新，更新方式如下，采用以下公式计算最优路径和局部最差路径的信息素浓度： ； 其中，表示信息素强度常数，和分别是根据经过局部最优路径和经过的局部最差路径进行计算得出的，表示第次循环中第只蚂蚁且经过的路径成本值，和分别表示第次循环中且经过路径的局部最优路径成本值和最差路径的成本值； 3c3采用以下公式更新信息素: ； 其中，表示第次循环中第只蚂蚁在路径的信息素浓度； 所述步骤3b中的下一节点概率的计算方法具体包括以下步骤： 3b1蚁群算法所选路径成本值的计算采用以该段线路跨越的栅格代价成本值的平均值以及单位输电线路成本值的综合作为路径单位距离成本值；采用以下公式计算蚂蚁由栅格位置到达的路径单位长度的成本值： ； 其中，为跨越栅格的额外成本值，为跨越的路径长度，为惩罚系数； 3b2采用以下公式得到改进后的蚁群算法被选择的概率： ； 其中，是从转移到的信息素浓度，从起点使用上述的概率公式进行搜索，在第次迭代时，确定下一次迭代可选的邻居栅格，根据转轮赌法决定其下一时刻所在的位置。

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