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改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究 被引量:1
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作者 孟文俊 席超群 +1 位作者 王荣鑫 赵晓霞 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期322-326,共5页
针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数... 针对基本蚁群算法在移动机器人路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。该方法设置矩形优选区域,并在区域内增加不同初始信息素浓度,避免初期盲目性搜索;路径节点选择采用伪随机转移策略,依据迭代次数的变化自适应调整随机或确定选择的比例;信息素挥发因子随二次函数动态调整变化,提高搜索效率;将所得最优路径再次规划,减少转角次数。仿真结果表明,该算法的寻优能力和收敛速度有了很大的提高,验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 移动机器人 伪随机转移策略 信息素挥发因子
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基于混合遗传蚁群优化随机森林算法的激光熔覆Ni60裂纹预测与工艺参数优化
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作者 李涛 邓林辉 +2 位作者 莫彬 石非凡 刘伟嵬 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1322-1328,1337,共8页
为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价... 为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价指标间预测模型,最后使用遗传算法进行工艺参数反向寻优。研究结果表明:与ACO-RFA模型相比,HGA-ACO-RFA在预测精度与评价指标方面有显著改善,反向寻优获得的最优工艺参数可制备出几乎无裂纹的熔覆层。 展开更多
关键词 激光熔覆 裂纹 评价方法 混合遗传蚁群算法 随机森林算法
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基于随机森林的地震灾区建筑人群疏散路径规划
3
作者 王禹萌 王波 +1 位作者 陈旭亮 官康 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第5期165-170,共6页
为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较... 为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较每棵决策树相对的地震频率成分特征贡献值;融合蚁群算法和元胞自动机,构建基于六边形栅格的地图模型,创建1种基于蚁群-元胞算法改进随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法,解析障碍物位置信息,根据贡献值标记并避开存在障碍物的路径,引入分段更新规则,筛选最优路径作为解决方案,获得最优疏散人群路径。研究结果表明:所提方法全面表征震中环境的障碍物几何特征,适应多种场景模式,疏散路线合理,且与其他算法相比,所提方法的疏散路线最短,人群运动流畅,显著提升高层建筑内人群疏散的安全性和时效性,可有效避免踩踏事件的发生。研究结果可为地震灾害应急管理提供智能化的决策支持工具,对减少地震产生的人员伤亡具有重要实践价值。 展开更多
关键词 随机森林 地震灾区 高层建筑 疏散路径规划 蚁群-元胞算法改进随机森林
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 被引量:2
4
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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融合随机趋邻策略的协同演化蚁群算法
5
作者 王世科 游晓明 +1 位作者 尹玲 刘升 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期697-710,共14页
针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融合随机趋邻策略的协同演化蚁群算法。随机趋邻策略首先采用随机分级策略将蚁群随机分为精英蚁和探索蚁,其中随机分级策略能够通过动态调控两类蚂蚁的数量来有效... 针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融合随机趋邻策略的协同演化蚁群算法。随机趋邻策略首先采用随机分级策略将蚁群随机分为精英蚁和探索蚁,其中随机分级策略能够通过动态调控两类蚂蚁的数量来有效调节算法的多样性和收敛性;然后探索蚁通过趋邻搜索扩大较优解附近的搜索范围,以提高解的精度。协同演化策略采用Jaccard系数判断两类蚂蚁各自最优路径的相似程度,以动态调整两类蚂蚁的交流周期,并平滑其各自最优解公共路径上的信息素,从而实现两类蚂蚁交互进化,进一步提高解的精度。最后通过仿真实验表明,在大规模旅行商问题中,改进算法不仅能够有效平衡算法多样性与收敛性之间的关系,还能提高解的精度。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 随机趋邻 协同演化 旅行商问题
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基于随机森林优化RL的电力工程造价预测 被引量:6
6
作者 张文静 刘云 +2 位作者 周波 洪崇 王立功 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期754-759,共6页
针对现阶段电力工程造价数据预测准确度较低的问题,提出了一种基于随机森林优化RL的相关预测算法。通过分析影响电力工程造价的因素,将其按照影响程度的大小进行分级,利用随机森林算法加以筛选,并采用筛选后的影响因素特征向量作为预测... 针对现阶段电力工程造价数据预测准确度较低的问题,提出了一种基于随机森林优化RL的相关预测算法。通过分析影响电力工程造价的因素,将其按照影响程度的大小进行分级,利用随机森林算法加以筛选,并采用筛选后的影响因素特征向量作为预测模型的训练和测试数据。同时,将电力工程造价预测问题转化为输电线路规划问题,再使用强化学习优化蚁群算法的参数来构建电力工程造价预测模型。经过实验对照,综合两种栅格尺寸结果,所提方案比两种对照组算法的电子工程造价分别降低了2.97%、3.78%。 展开更多
关键词 输变电工程 工程造价 随机森林 强化学习 蚁群算法 输电线路规划 数据预测 特征向量
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三维环境中机器人路径规划算法改进 被引量:2
7
作者 杨小月 李宏伟 +2 位作者 秦雨露 姜懿芮 王步云 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1039-1046,共8页
为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算... 为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算法进行改进优化。采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化。针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径。仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划。 展开更多
关键词 快速扩展随机树 蚁群算法 B样条曲线 算法融合 双向搜索 机器人路径规划 三维环境
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基于自然选择策略的蚁群算法求解TSP问题 被引量:76
8
作者 吴华锋 陈信强 +2 位作者 毛奇凰 张倩楠 张寿春 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期165-170,共6页
针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中"优胜劣汰"的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增... 针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于自然选择策略的改进型蚁群算法,改进后的算法利用自然选择中"优胜劣汰"的进化策略,对每次迭代的随机进化因子大于进化漂变阈值的路径信息素进行二次更新,增强满足进化策略路径上的信息素浓度,以加快算法的收敛速度;而随机进化因子的随机性增强了算法跳出局部最优解的概率。将提出的改进型蚁群算法求解经典的TSP问题,并通过实验证明了改进后的蚁群算法在最优解精度和收敛速度等方面均有所提高。 展开更多
关键词 蚁群算法 自然选择 TSP 随机进化因子 进化漂变阈值
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DTN网络环境下基于蚁群算法的数据编码分发 被引量:7
9
作者 邓广宏 曹万华 +2 位作者 张剑 冯力 程雄 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1636-1641,共6页
提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制(Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm,DDM-NC).在发布/订阅机制的基础上,通过对主题数据的编码运算和传输,充分利用网络容量进行数据多播,... 提出了一种DTN多源多宿网络的数据编码分发机制(Data Dissemination Mechanism with Network Coding Based on Ant Colony Algorithm,DDM-NC).在发布/订阅机制的基础上,通过对主题数据的编码运算和传输,充分利用网络容量进行数据多播,使得数据传输具有更好的安全性和传输效率;同时,针对编码包洪泛传输过程中信息冗余大,无效投递较多等问题,设计了基于蚁群算法的编码包路由策略,引导编码包向信宿聚集,降低编码投递过程中的数据冗余,减少投递延迟.仿真实验表明,相比传统的DTN传染病路由策略和随机网络编码传输方法,DDM-NC方法有更好的数据投递性能. 展开更多
关键词 延迟容忍网络 随机网络编码 蚁群算法 数据分发
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随机优化蚁群算法在空战决策中的应用 被引量:5
10
作者 陈中起 张斌 任波 《电光与控制》 北大核心 2008年第6期54-57,共4页
空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜... 空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜索机制。仿真结果表明这种随机优化蚁群算法克服了传统蚁群算法局部收敛的缺陷,特别是空战规模较大时更显示出其较快的收敛速度和全局收敛能力。 展开更多
关键词 协同空战 决策 随机优化蚁群算法 随机补0
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基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划 被引量:10
11
作者 章小兵 乔茹 赵光兴 《机电工程》 CAS 2009年第3期90-93,共4页
为提高机器人全局路径规划的通用性,将机器人的环境地图分为目标点在障碍物内和障碍物外两种情况,采用了伪随机比例规则和随机选择机制,使蚂蚁下一节点的选择在倾向于目标点的同时又不会陷入局部最优解,既提高了蚂蚁的搜索效率又扩展了... 为提高机器人全局路径规划的通用性,将机器人的环境地图分为目标点在障碍物内和障碍物外两种情况,采用了伪随机比例规则和随机选择机制,使蚂蚁下一节点的选择在倾向于目标点的同时又不会陷入局部最优解,既提高了蚂蚁的搜索效率又扩展了搜索范围,并采用最大-最小蚂蚁思想来限制信息素的强度以防止早熟收敛现象的发生。为提高算法的实用性,运用几何方法对路径进行了修正处理,实现了机器人的快速全局路径规划。仿真研究表明:该算法具有较强的通用性、实用性和路径较优的特点。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 随机选择机制
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基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法求解车辆路径问题 被引量:13
12
作者 李娅 王东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期444-447,共4页
为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采... 为求解车辆路径问题,提出一种新的基于混沌扰动和邻域交换的蚁群算法。针对标准蚁群算法存在搜索时间长,容易出现早熟收敛,得到的解不是最优解等缺点,新算法利用混沌的随机性、遍历性及规律性,在算法陷入早熟时,对小部分路径的信息素采用混沌扰动策略进行调整;针对标准蚁群算法的贪心规则随机性缺点,新算法采用邻域交换策略对最优解进行调整。在用于求解不同规模车辆路径问题的仿真结果表明,新算法比标准蚁群算法和遗传算法具有更好的效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 车辆路径问题 早熟 混沌 随机 邻域交换
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蚁群神经网络在短期负荷预测的应用 被引量:5
13
作者 王晶 刘博 冯艳红 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第7期1797-1799,1837,共4页
为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,将蚁群算法(ACA)作为BP神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群神经网络(ACAN)预测模型。对某电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于蚁群神经网络的负荷预测... 为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,将蚁群算法(ACA)作为BP神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群神经网络(ACAN)预测模型。对某电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于蚁群神经网络的负荷预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 神经网络 短期负荷预测 随机搜索 隐层
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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割 被引量:5
14
作者 冯登超 杨兆选 乔晓军 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期391-394,共4页
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早... 针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。 展开更多
关键词 植物病斑 蚁群算法 Gauss—Markov随机场 自适应分割
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蚁群算法迭代次数的一种优化策略 被引量:3
15
作者 袁培燕 刘萍 高宏卿 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期48-50,共3页
针对蚁群算法中后期多次迭代无法产生更优解的问题,提出了一种优化策略,当连续多次迭代没有产生更优解时,减少迭代的总次数,加速算法的收敛性.仿真结果显示,在不影响最优解的情况下,优化后的策略明显降低了算法的时间复杂度和空间复杂度.
关键词 蚁群算法 随机环境 性能评价 旅行商问题
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蚁群算法优化前向神经网络的一种方法 被引量:14
16
作者 王晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第25期53-55,共3页
蚁群算法(ACA)是一种新型的寻优策略,此文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的学习过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明ACA具有更好的全局收敛性,鲁... 蚁群算法(ACA)是一种新型的寻优策略,此文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的学习过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明ACA具有更好的全局收敛性,鲁棒性强,以及对初值不敏感等特点。 展开更多
关键词 蚁群算法 前向神经网络 随机搜索
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WSN中基于改进蚁群的能量优化路由算法 被引量:8
17
作者 蒋占军 周涛 杨永红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期189-197,共9页
无线传感器网络存在能耗不均的问题,且Sink节点周围的“热”节点会因负载重而过早死亡.针对该问题,提出一种改进蚁群的能量优化路由算法.在节点分布过程中,采用距离带、限制搜索角和距离因子相结合的方法降低节点能量消耗,同时引入激励... 无线传感器网络存在能耗不均的问题,且Sink节点周围的“热”节点会因负载重而过早死亡.针对该问题,提出一种改进蚁群的能量优化路由算法.在节点分布过程中,采用距离带、限制搜索角和距离因子相结合的方法降低节点能量消耗,同时引入激励机制,剔除优选路径上“热”节点中剩余能量较低且路径较长的节点,利用能量充足且跳数较少的节点来均衡“热”节点的传输任务.在此基础上,以一种包含能量因子的伪随机比例规则优化概率转移函数,降低“热”节点失效的概率,增强算法的寻优能力,避免过早陷入局部最优.仿真结果表明,该算法可有效均衡网络能耗,与IEEABR和IARA算法相比,其网络生存周期更长. 展开更多
关键词 蚁群算法 分层带 激励值 伪随机 网络生存周期
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改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题 被引量:2
18
作者 王育平 亓呈明 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第5期903-906,共4页
为了克服基本蚁群算法搜索时间过长,易陷于局部最优等缺点。引入了随机算法,并提出了一种采用随机模式调整信息素的改进蚁群算法RACA(Randomized Ant Colony Algorithm)。采用随机地计算部分点的函数值,并对当前最优、次优解的部分解启... 为了克服基本蚁群算法搜索时间过长,易陷于局部最优等缺点。引入了随机算法,并提出了一种采用随机模式调整信息素的改进蚁群算法RACA(Randomized Ant Colony Algorithm)。采用随机地计算部分点的函数值,并对当前最优、次优解的部分解启用新的信息素调整规则。该算法保持了解的多样性,增强了全局搜索的能力。运算结果表明新的蚁群算法对求解连续函数优化问题有较好的改进效果。 展开更多
关键词 连续函数优化 随机算法 蚁群算法
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基于自适应动态搜索蚁群算法的车辆路径规划 被引量:25
19
作者 贺智明 郑丽 梁文 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期543-551,共9页
基于蚁群算法求解车辆路径规划的缺陷性分析,提出一种自适应动态搜索蚁群算法(ADACO)。建立算法模型,以测试案例的TSP问题为基础实验性配置组合参数;采用伪随机分布和自适应转移概率相结合策略,帮助群体选择较高质量路径;分段化设定信... 基于蚁群算法求解车辆路径规划的缺陷性分析,提出一种自适应动态搜索蚁群算法(ADACO)。建立算法模型,以测试案例的TSP问题为基础实验性配置组合参数;采用伪随机分布和自适应转移概率相结合策略,帮助群体选择较高质量路径;分段化设定信息素强度,有效诱导群体及时跳脱局部困境并构造新的解。测试结果表明,无论在时间开销还是配送成本方面,ADACO算法较于其它算法均有实质性地突破,验证了该算法的可行性。 展开更多
关键词 蚁群算法 车辆路径规划 伪随机分布 自适应转移概率 分段函数
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船舶三维管路智能布局优化算法 被引量:9
20
作者 熊勇 张加 +3 位作者 余嘉俊 张本任 梁萱卓 朱奇舸 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期2164-2170,共7页
针对船舶在三维环境下管路布局约束多,工程规则难以量化,难以确定合适的优化评价函数等问题,提出一种新的船舶管路自动布局方法。首先,采用轴平行包围盒法(AABB)对船体和船内设备进行简化,将其离散成空间节点并赋予初始信息素和能量值,... 针对船舶在三维环境下管路布局约束多,工程规则难以量化,难以确定合适的优化评价函数等问题,提出一种新的船舶管路自动布局方法。首先,采用轴平行包围盒法(AABB)对船体和船内设备进行简化,将其离散成空间节点并赋予初始信息素和能量值,对空间障碍物进行标记,并对主要的敷管规则给出了具体的量化形式;其次,将快速扩展随机树(RRT)算法和蚁群优化(ACO)算法进行结合,引入方向选择策略、避障策略和变步长策略,提升了算法搜索效率和成功率,通过建立优化评价函数,利用ACO对路径进行循环迭代优化,以期得到满足工程规则的综合最优解;最后,采用计算机模拟的船舱空间布局环境进行管路自动敷设仿真实验,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 三维管路 蚁群优化算法 快速扩展随机树算法 轴平行包围盒法 复杂约束
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