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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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考虑飞机除冰任务的除冰车路径规划模型研究
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作者 徐一旻 王台玉冰 +2 位作者 吕伟 刘鸣秋 吴佳莉 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第8期181-188,共8页
为应对冻雨天气下机场除冰作业中车辆调度效率低、动态避障能力不足及多约束条件耦合优化困难等问题,提出1种基于混合蚁群算法的机场除冰车辆路径规划与动态调度优化模型。首先通过栅格化建模技术,将机场CAD地图转化为离散网格空间,综... 为应对冻雨天气下机场除冰作业中车辆调度效率低、动态避障能力不足及多约束条件耦合优化困难等问题,提出1种基于混合蚁群算法的机场除冰车辆路径规划与动态调度优化模型。首先通过栅格化建模技术,将机场CAD地图转化为离散网格空间,综合考虑障碍物动态分布、航班起飞优先级、除冰液有效时间窗、车辆容量限制等约束,构建多目标优化函数。其次,基于混合蚁群算法的全局寻优能力与A^(*)算法的局部路径优化特性,实现复杂环境下路径规划与避障的协同控制。实验基于真实机场脱敏地图构建仿真场景,划分20个区域并标注所有停机位坐标,验证了模型的有效性和鲁棒性。研究结果表明:该模型在确保航班时刻表约束的前提下,总行驶距离减少68%,航班延误时间减少90%,有效规避障碍物膨胀区边界的同时能动态调整多车辆协作路径。研究结果可为冻雨天气下机场除冰作业提供兼顾全局最优性与动态适应性的解决方案。 展开更多
关键词 路径规划 机场除冰车辆 动态调度 混合蚁群算法 多目标优化
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洞室围岩变形预测的ACA-LSSVM模型及工程应用研究 被引量:5
3
作者 徐飞 徐卫亚 +1 位作者 刘大文 刘康 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2009年第2期32-35,52,共5页
现场监测获得的围岩变形信息,从宏观上反映了洞室的力学性态变化。为克服人工神经网络方法的过学习问题,提出了一种新的洞室围岩变形预测模型——进化支持向量机模型。该模型利用蚁群算法来搜索支持向量机的惩罚因子和核函数参数,避免... 现场监测获得的围岩变形信息,从宏观上反映了洞室的力学性态变化。为克服人工神经网络方法的过学习问题,提出了一种新的洞室围岩变形预测模型——进化支持向量机模型。该模型利用蚁群算法来搜索支持向量机的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了支持向量机的推广预测能力。应用该非线性智能预测方法,滚动预测围岩变形量,能及时发现异常情况,从而调整和优化施工步序,维护洞室的稳定性。将该方法用于锦屏一级水电站工程洞室变形预测,结果表明,该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 蚁群算法 支持向量机 围岩变形 时间序列预测
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基于AFSA-ACA自适应模糊滑模的采煤机滚筒液压调高控制 被引量:9
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作者 刘芳璇 崔晶 +1 位作者 李益民 王桂荣 《机床与液压》 北大核心 2015年第8期141-144,共4页
为研究采煤机滚筒在不同复杂工况下的位置跟踪控制,以液压机构的工作原理为基础,建立了滚筒液压调高机构的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群融合算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒位置跟踪控制... 为研究采煤机滚筒在不同复杂工况下的位置跟踪控制,以液压机构的工作原理为基础,建立了滚筒液压调高机构的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群融合算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒位置跟踪控制方案,并分析了滚筒在采用一般滑模控制器及自适应模糊微分积分滑模控制器下位置跟踪的特点。仿真结果表明:采用结合融合算法优化的自适应模糊微分积分滑模控制器的滚筒调高机构对内部参数摄动及外部时变干扰具有较好的鲁棒性,能够实现位置跟踪控制。 展开更多
关键词 采煤机 液压调高 自适应模糊微分积分滑模控制 鱼群-蚁群算法
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基于多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法的装配序列优化
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作者 黎响 王永 田德 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期565-575,共11页
装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精... 装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。 展开更多
关键词 装配序列规划 风电机组 参数 多策略混合鲸鱼-蚁群算法
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基于八叉树建模和ACA的三维管路路径规划 被引量:3
6
作者 曲艳峰 蒋丹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期4-7,共4页
传统的三维管路路径规划算法存在等分栅格建模时间长、占用存储空间大、蚁群算法搜索效率低等问题。为此,提出一种基于八叉树建模和改进蚁群算法的路径规划算法。采用八叉树模型进行环境建模,由动态启发信息指导生成初始解,使搜索路径... 传统的三维管路路径规划算法存在等分栅格建模时间长、占用存储空间大、蚁群算法搜索效率低等问题。为此,提出一种基于八叉树建模和改进蚁群算法的路径规划算法。采用八叉树模型进行环境建模,由动态启发信息指导生成初始解,使搜索路径的概率选择机制更合理,通过更新排列前w位和后h位的蚂蚁路径信息素,缩小算法的存储空间,避免搜索规则过度使用。仿真实验结果证明,该算法收敛快速,求解效率较高。 展开更多
关键词 八叉树建模 动态启发信息 信息素更新 三维管路路径规划 蚁群算法
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具有量子特性的ACA-SVM网页分类方法 被引量:3
7
作者 左敬龙 余桂兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期49-51,共3页
为了克服SVM网页分类计算复杂度高、不适应大规模场景的问题,提出了将具有量子特性的ACA和SVM进行融合的中文网页分类方法;对算法进行改进,提出了一种动态调整旋转门旋转角的策略。实验表明,该方法在精度、召回率及处理时间上均有明显... 为了克服SVM网页分类计算复杂度高、不适应大规模场景的问题,提出了将具有量子特性的ACA和SVM进行融合的中文网页分类方法;对算法进行改进,提出了一种动态调整旋转门旋转角的策略。实验表明,该方法在精度、召回率及处理时间上均有明显提高。 展开更多
关键词 量子特性 蚁群算法 支持向量机(aca-SVM) 网页分类 动态调整策略
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混合蚁群算法在机械臂路径规划中的研究
8
作者 嵇鹏海 李长勇 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期323-327,共5页
为了解决工业机器人在复杂环境下对目标物体快速平稳作业、避障以及使用寿命问题,提出了一种基于混合蚁群的三维路径规划算法。通过机械臂运动学进行数学模型的建立与分析;根据改进的启发函数、信息素与信息素挥发因子规划出机械臂末端... 为了解决工业机器人在复杂环境下对目标物体快速平稳作业、避障以及使用寿命问题,提出了一种基于混合蚁群的三维路径规划算法。通过机械臂运动学进行数学模型的建立与分析;根据改进的启发函数、信息素与信息素挥发因子规划出机械臂末端三维避障运动路径,并在此基础上加入二次贝塞尔对规划的路径进行平滑处理来完成路径的规划。实验结果表明,混合后路径搜索平均长度降为原来的40%左右,搜索时间降为原来的38%左右,还大大的提高了机械臂运行的平稳性与使用寿命。 展开更多
关键词 蚁群算法 混合蚁群算法 二次贝塞尔 路径规划 信息素
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基于ACA-NR的模拟电路直流仿真研究 被引量:1
9
作者 曹义亲 岑朝辉 魏蛟龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2009年第7期53-56,160,共5页
针对模拟电路直流仿真中Newton-Raphson(NR)方法存在的收敛不确定性、反复数值求导以及限于单次解等缺陷,引入进化方法以优化直流分析过程。研究了基于蚁群算法直接求解电路非线性代数方程的适应度函数构建、初始解分布、分类转移规则... 针对模拟电路直流仿真中Newton-Raphson(NR)方法存在的收敛不确定性、反复数值求导以及限于单次解等缺陷,引入进化方法以优化直流分析过程。研究了基于蚁群算法直接求解电路非线性代数方程的适应度函数构建、初始解分布、分类转移规则及信息素更新机制。鉴于蚁群算法直接求解的低精度问题,提出了将蚁群算法与NR方法相结合的新型优化方法——ACA-NR方法。实验结果表明,ACA方法具有方程求解收敛的稳定性和多解寻优能力,ACA-NR方法相比NR、ACA方法能够达到决策最优。 展开更多
关键词 蚁群算法 Newton-Raphson方法 直流分析 模拟电路仿真
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考虑碳排放和客户满意度的医药冷链物流配送路径优化
10
作者 邓梦杰 李义华 +1 位作者 徐贝 吴露青 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2100-2113,共14页
“双碳”背景下,降碳减排是国民经济高质量发展的现实需要。医药产品时效性强、单位价值高、易腐坏变质,需全程冷链,因此碳排放相对较高。本文旨在对医药冷链物流配送路径进行优化,利用减少行驶时间、降低药品货损、确保药品质量,在不... “双碳”背景下,降碳减排是国民经济高质量发展的现实需要。医药产品时效性强、单位价值高、易腐坏变质,需全程冷链,因此碳排放相对较高。本文旨在对医药冷链物流配送路径进行优化,利用减少行驶时间、降低药品货损、确保药品质量,在不直接改变客户满意度函数的情况下间接提升客户满意度,从而实现医药冷链物流车辆配送过程中碳排放量最小化和客户满意度最大化目标。首先构建了考虑客户满意度最大化和包括固定成本、燃油成本、碳排放成本、货物损耗成本和时间窗惩罚成本5项成本在内的综合成本最小化的双目标优化模型,并且在构建客户满意度函数时主要关注了时间因素;其次,设计了一种改进蚁群算法和局部搜索算法2-opt相结合的混合蚁群算法对模型进行求解;再次,结合实际构造算例,并采用基本蚁群算法、改进蚁群算法和混合蚁群算法分别对其进行求解,旨在验证混合蚁群算法的有效性;最后,求解结果显示,混合蚁群算法在降低综合成本方面优于基本蚁群算法和改进蚁群算法,在客户满意度方面则与基本蚁群算法表现相当,但稍优于改进蚁群算法。本研究验证了混合蚁群算法在降低配送成本、减少碳排放量以及提高客户满意度等方面的有效性,同时为医药冷链物流配送优化提供了一种有效解决方案,并且为路径优化模型构建提供了有益参考。 展开更多
关键词 车辆配送路径优化 医药冷链物流 两元素优化 混合蚁群算法 双目标优化
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煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建 被引量:1
11
作者 王智欣 刘立仁 +3 位作者 陈博 袁强 李静 董沙沙 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期27-35,共9页
针对矿井火灾事故中传统反风调控存在决策滞后、参数精度不足的问题,提出一种煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建方法。以陕西省榆林市三道沟煤矿通风系统为例,通过三维建模技术建立巷道拓扑关系数据库,采用改进的遗传-... 针对矿井火灾事故中传统反风调控存在决策滞后、参数精度不足的问题,提出一种煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建方法。以陕西省榆林市三道沟煤矿通风系统为例,通过三维建模技术建立巷道拓扑关系数据库,采用改进的遗传-蚁群融合算法进行通风网络解算,实现火灾时期井下风流场分布的高精度动态仿真。通过多场景火灾模拟,建立了反风可行性评价体系,重点分析了烟流扩散路径、关键节点风速变异系数和反风达标时间等参数。基于模拟数据构建层次化反风流调控参数库,采用关联性编码技术实现巷道编号-火灾坐标-调控参数的智能映射。实际应用表明,该参数库使反风操作准备时间减少了68%,风流稳定性标准差由±15.3%降至±5.7%,既提高了矿井对突发事件的应急响应效率,也为矿井智能通风系统在灾变应急中的应用提供了新范式。 展开更多
关键词 矿井智能通风 反风模拟解算 反风风流调控 参数库 遗传-蚁群融合算法
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HACA求解矿井瓦斯传感器布设模型研究
12
作者 赵丹 张辉 +1 位作者 陈月宁 陈帅 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期96-102,共7页
为保障煤矿安全生产,预防煤与瓦斯突出,经常需要在井下某些位置增设瓦斯监测点。首先建立节点有效监测矩阵,利用监测等级确定瓦斯传感器的有效报警时间,构建瓦斯传感器布设模型;然后根据信息素策略和概率转移策略,设计求解瓦斯传感器布... 为保障煤矿安全生产,预防煤与瓦斯突出,经常需要在井下某些位置增设瓦斯监测点。首先建立节点有效监测矩阵,利用监测等级确定瓦斯传感器的有效报警时间,构建瓦斯传感器布设模型;然后根据信息素策略和概率转移策略,设计求解瓦斯传感器布设模型的算法流程,并通过混合蚁群算法(HACA)进行求解。最后将HACA应用到阳泉煤业集团有限责任公司五矿贵石沟矿井瓦斯传感器布设实践中。结果表明,需要增设瓦斯传感器的数量与监测有效等级之间存在线性关系。 展开更多
关键词 节点监测矩阵 布设模型 监测监控系统 混合蚁群算法(Haca) 瓦斯传感器 有效等级
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Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA 被引量:4
13
作者 Jun Wang Xiaoguang Gao Yongwen Zhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期628-639,共12页
An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missi... An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit. The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed. A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method. A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA. A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA. The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat. 展开更多
关键词 target assignment (TA) OPTIMIZATION ant colony optimization (ACO) algorithm simulated annealing (SA) algorithm hybrid optimization strategy.
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
14
作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测 被引量:8
15
作者 邵鑫 黄晓红 +2 位作者 戚子羿 崔胜港 张凯月 《微波学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期88-94,共7页
非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测... 非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测精度。首先对77 GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理得到干净的雷达I/Q数据,然后调整因子以平衡前后窗的功率水平让单元极小值恒虚警检测能够对噪声下的目标进行精确提取,最后采用蚁群优化后的变分模态对目标信号进行模态混叠的抑制并采用全相位频谱分析,使得呼吸和心跳的信噪比改善了1.765 dB,完成呼吸和心跳有效分离和提取,实现了人体生命体征的准确检测。 展开更多
关键词 最小选择恒虚警 蚁群变分模态分解 全相位 生命体征 毫米波雷达
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基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法 被引量:4
16
作者 李维波 彭智明 +2 位作者 张浩 张茂杰 方华亮 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期139-147,共9页
[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索... [目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。 展开更多
关键词 混合发电系统 自适应蚁群算法 容量配置 动态信息素 经济性
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基于混合蚁群算法的无人化农机路径寻优研究 被引量:3
17
作者 杨会甲 张亚军 +2 位作者 王鹏杰 王东 王亚平 《湖北农业科学》 2024年第8期247-251,共5页
针对智慧农业中复杂环境下无人化农机路径规划寻优过程中存在的迭代速度慢、路径安全性较低等问题,融合人工势场、量子行为以及基于B样条的平滑策略提出了混合蚁群算法。该方法在迭代初期引入人工势场法,以解决迭代速度慢问题以及实现... 针对智慧农业中复杂环境下无人化农机路径规划寻优过程中存在的迭代速度慢、路径安全性较低等问题,融合人工势场、量子行为以及基于B样条的平滑策略提出了混合蚁群算法。该方法在迭代初期引入人工势场法,以解决迭代速度慢问题以及实现全局最优平衡;在路径寻优的中期加入量子行为优化信息密度阈值,改进算法状态选择概率,避免算法陷入局部最优,以提高获取优质解的能力;在迭代后期融合基于B样条的平滑策略,优化最优路径,提高无人化农机避障能力。仿真试验结果表明,基于混合蚁群算法的无人化农机在复杂环境作业时,路径寻优能力得到有效提升,路径优化响应速度提升了73倍,路径优化后距离缩短超过11.8%。 展开更多
关键词 智慧农业 无人化农机 路径寻优 混合蚁群算法 避障 人工势场
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面向冰区船舶航线的混合规划算法 被引量:1
18
作者 刘文博 鲁阳 薛彦卓 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2065-2074,共10页
针对自然环境恶劣且复杂的北极海域,本文旨在解决冰区船舶的航线规划问题。基于栅格法建立了冰区船舶的作业空间,采用改进蚁群算法规划出全局航线,将预处理后航线的各节点作为待规划的子目标,使用改进滚动窗口算法求解出最终航线。仿真... 针对自然环境恶劣且复杂的北极海域,本文旨在解决冰区船舶的航线规划问题。基于栅格法建立了冰区船舶的作业空间,采用改进蚁群算法规划出全局航线,将预处理后航线的各节点作为待规划的子目标,使用改进滚动窗口算法求解出最终航线。仿真结果表明:改进蚁群算法能以更快的迭代速度规划出静态环境中的全局航线,节点删除算法可剔除冗余节点,降低后续算法的计算复杂度,改进滚动窗口算法能在全局航线的基础上,有效规避环境中的动态障碍物,求解出混合环境中符合冰区船舶运动性能的最终航线。 展开更多
关键词 冰区船舶 极地航运 航线规划 栅格环境 蚁群算法 滚动窗口算法 混合算法 动态避障
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多约束下矩形件排样问题的混合求解算法研究 被引量:1
19
作者 刘野 吉卫喜 +1 位作者 苏璇 赵宏轩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期743-755,共13页
针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以... 针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以满足零件的加工时间限制,为了提高蚁群算法搜索效率,提出了自适应信息素更新策略,引入基于遗传变异和2-opt变异的混合变异策略来增强局部搜索能力。针对于零件在毛坯上位置的排布问题,为提高毛坯的均方利用率同时又满足一刀切约束条件,提出分割匹配算法进行矩形件排布优化。将改后的算法与其他优化算法用国际标准测试案例和企业实际案例进行对比分析,验证了所提混合算法的有效性。 展开更多
关键词 矩形件排样 蚁群算法 一刀切 多约束 混合变异策略
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基于Dijkstra-ACO混合算法的煤矿井下应急逃生路径动态规划
20
作者 卢国菊 史文芳 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期147-151,178,共6页
煤矿井下应急逃生路径规划需要根据煤矿井下环境的变化及时调整,但传统方法依赖静态网络和固定权重而无法实现逃生路径规划适应井下环境动态变化。针对上述问题,提出了一种基于Dijkstra-ACO(蚁群优化)混合算法的煤矿井下应急逃生路径动... 煤矿井下应急逃生路径规划需要根据煤矿井下环境的变化及时调整,但传统方法依赖静态网络和固定权重而无法实现逃生路径规划适应井下环境动态变化。针对上述问题,提出了一种基于Dijkstra-ACO(蚁群优化)混合算法的煤矿井下应急逃生路径动态规划方法。基于巷道坡度和水位对逃生的影响分析,建立了煤矿井下应急逃生最优路径动态规划模型,实现逃生路径随巷道坡度、水位等环境变化而实时调整,从而提高逃生效率和安全性。采用Dijkstra-ACO混合算法求解煤矿井下应急逃生最优路径动态规划模型,即利用Dijkstra算法快速确定初始路径,引入ACO算法寻找距离最短且安全性最高的逃生路径,实现规划路径能够适应环境变化。搭建了模拟某煤矿多种巷道类型及其坡度、水位等参数的仿真环境,开展了应急逃生路径动态规划实验。结果表明,在50 m×100 m,100 m×200 m,150 m×250 m 3种不同尺寸的测试区域中,基于Dijkstra-ACO混合算法规划的路径长度比基于A^(*)算法和基于改进蚁群算法规划的路径长度缩短了19%以上,同时避障率提高了5%以上。 展开更多
关键词 煤矿井下应急逃生 路径动态规划 Dijkstra-ACO混合算法 蚁群优化算法
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