基于仿生算法的轻工业摘钩机器人运动路径优化

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作者 王世明 马舒雅 《上海轻工业》 2025年第2期158-160,共3页

文章为解决轻工业摘钩机器人在复杂环境下的运动路径优化问题,提出了一种基于仿生算法的三阶段优化方法。通过融合改进人工势场法、遗传算法和蚁群算法,实现了路径长度、平滑度和运动时间的全面优化。实验结果表明,该方法能有效提高摘... 文章为解决轻工业摘钩机器人在复杂环境下的运动路径优化问题,提出了一种基于仿生算法的三阶段优化方法。通过融合改进人工势场法、遗传算法和蚁群算法,实现了路径长度、平滑度和运动时间的全面优化。实验结果表明,该方法能有效提高摘钩机器人的工作效率和运动平稳性,具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 轻工业摘钩机器人 运动路径优化 仿生算法

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岩土本构模型识别的仿生算法研究 被引量：5

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作者 高玮 郑颖人 冯夏庭 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期31-36,共6页

从岩土材料弹塑性本构模型的通式出发,把本构模型类内识别问题转化成一个典型的参数辨识问题,并采用新近提出的对参数辨识具有良好性能的新型仿生算法——免疫进化规划进行了弹塑性模型类内识别研究,提出了一个新的模型识别进化方法。... 从岩土材料弹塑性本构模型的通式出发,把本构模型类内识别问题转化成一个典型的参数辨识问题,并采用新近提出的对参数辨识具有良好性能的新型仿生算法——免疫进化规划进行了弹塑性模型类内识别研究,提出了一个新的模型识别进化方法。一个标准算例证明,所提方法具有良好的模型识别效果,能仅在已知量测位移的情况下,得到理想的模型形式,具有潜在的工程应用价值。 展开更多

关键词 本构模型通式 模型识别 仿生算法 免疫进化规划

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触觉传感器非线性补偿仿生算法 被引量：2

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作者 林连冬 李思奇 +2 位作者 陈春雨 邱成军 田志宏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期288-292,共5页

为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解... 为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。 展开更多

关键词 仿生算法 触觉传感器 非线性补偿 密度聚类 多种群遗传算法 非线性函数拟合 动态邻域搜索 移民算子

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仿生算法在水库（群）优化调度中的应用综述 被引量：4

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作者 白涛 黄强 《中国农村水利水电》 北大核心 2009年第9期154-157,165,共5页

介绍了几种常见的仿生算法（如粒子群算法、蚁群算法）和几种新型的仿生算法（如模拟植物生长算法、人工免疫算法），对各算法的原理及各类改进方法进行了综述，讨论了仿生算法在水库（群）优化调度研究中的应用以及存在的问题，最后对... 介绍了几种常见的仿生算法（如粒子群算法、蚁群算法）和几种新型的仿生算法（如模拟植物生长算法、人工免疫算法），对各算法的原理及各类改进方法进行了综述，讨论了仿生算法在水库（群）优化调度研究中的应用以及存在的问题，最后对仿生算法的发展进行了评述与展望。 展开更多

关键词 仿生算法 水库群 优化调度 改进算法

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基于仿生算法的显著性特征数据挖掘方法 被引量：19

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作者 赵曦 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第2期244-250,共7页

对大数据信息库进行显著性特征数据挖掘,在故障诊断和模式识别等领域具有重要的应用价值.针对传统方法采用大量分布式计算方法对显著性特征数据进行挖掘时,容易出现局部收敛,计算开销较大,数据挖掘实时性不好等问题,提出基于粒子群仿生... 对大数据信息库进行显著性特征数据挖掘,在故障诊断和模式识别等领域具有重要的应用价值.针对传统方法采用大量分布式计算方法对显著性特征数据进行挖掘时,容易出现局部收敛,计算开销较大,数据挖掘实时性不好等问题,提出基于粒子群仿生算法的大数据信息库显著性特征数据挖掘模型.通过提取显著性特征数据的数据结构特征,完成显著性特征数据信息流拟合分析.采用粒子群仿生算法对显著性特征数据的挖掘过程进行跟踪训练,实现挖掘误差修正,完成显著性特征数据挖掘.仿真结果表明,采用该算法进行显著性特征数据挖掘的全局寻优和收敛性较好,挖掘精度较高. 展开更多

关键词 仿生算法 粒子群 显著性特征 数据挖掘

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一种新的仿生算法:种群阻滞增长模拟算法 被引量：3

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作者 罗亚波 郝海强 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2021年第2期372-377,共6页

文中研究通过对种群阻滞增长机制的模拟,设计了一种新的仿生算法:种群阻滞增长模拟算法,并通过数学推导,证明了该算法的收敛性.以典型的标杆问题为比对研究对象,将种群阻滞增长模拟算法分别与最典型的仿生算法——遗传算法和蚁群算法—... 文中研究通过对种群阻滞增长机制的模拟,设计了一种新的仿生算法:种群阻滞增长模拟算法,并通过数学推导,证明了该算法的收敛性.以典型的标杆问题为比对研究对象,将种群阻滞增长模拟算法分别与最典型的仿生算法——遗传算法和蚁群算法——进行求解性能的比对实验,比对实验表明:种群阻滞增长模拟算法在求解可靠性和算法构造简洁性方面,具有相对优势. 展开更多

关键词 仿生算法 LOGISTIC模型 收敛性 复杂系统 牵制平衡

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区间优化的仿生算法研究 被引量：1

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作者 苗菲 左春柽 +1 位作者 李静 张银鹤 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2008年第3期147-148,107,共3页

基于区间分析和仿生算法提出了一种新的区间优化方法。根据区间大小动态取用0,1的值,不会使区间由于不断缩小而计算精度降低。数值算例表明新算法不仅可以获得最优解区间,而且可搜索到全局最优解。本文的区间优化仿生算法,使优化计算快... 基于区间分析和仿生算法提出了一种新的区间优化方法。根据区间大小动态取用0,1的值,不会使区间由于不断缩小而计算精度降低。数值算例表明新算法不仅可以获得最优解区间,而且可搜索到全局最优解。本文的区间优化仿生算法,使优化计算快速高效,且编程容易。 展开更多

关键词 仿生算法 区间分析 优化

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水库(群)优化调度新兴仿生算法研究综述

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作者 侯玉强 张代青 陈偲 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第S01期14-19,共6页

从介绍水库优化调度基本概念入手,以对比阐述水库优化调度的系统分析法、传统仿生算法和新兴仿生算法的方式,首先介绍了近10年以来出现的新兴优化算法(如狼群算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、群居蜘蛛算法)及其在水库优化调度中的应用,然... 从介绍水库优化调度基本概念入手,以对比阐述水库优化调度的系统分析法、传统仿生算法和新兴仿生算法的方式,首先介绍了近10年以来出现的新兴优化算法(如狼群算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、群居蜘蛛算法)及其在水库优化调度中的应用,然后综合阐述了新兴仿生算法的算法原理、优缺点和改进建议。旨在充分挖掘仿生算法的应用潜力,为水库优化调度复杂模型求解寻找更合理、实用、高效的新兴仿生算法,也可为新兴仿生算法的改进、发展和完善提供新的方向。 展开更多

关键词 新兴仿生算法 算法改进 水库(群)优化调度 综述

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仿生算法优化神经网络的光纤传感器光强补偿方法 被引量：1

9

作者 路茵 杨瑞峰 郭晨霞 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第9期150-154,共5页

为了减少非线性因素对反射式光纤传感器测量结果的影响,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的光强补偿模型。利用麻雀搜索算法优化反向传播神经网络的权值与阈值,达到避免传统反向传播神经网络陷入局部样本极... 为了减少非线性因素对反射式光纤传感器测量结果的影响,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的光强补偿模型。利用麻雀搜索算法优化反向传播神经网络的权值与阈值,达到避免传统反向传播神经网络陷入局部样本极值的目的。比较麻雀搜索算法和粒子群算法的收敛曲线,可知麻雀搜索算法具有迭代步骤少和收敛速度快的特性。通过传感器内圈和外圈两组接收光功率值训练SSA-BP神经网络,结果表明该混合算法平均绝对误差为0.002,均方根误差为0.003,平均绝对百分比误差为0.011%。将SSA-BP神经网络、PSO-BP神经网络和传统BP神经网络的补偿效果进行对比,结果证明提出的光强补偿模型预测误差更小且稳定,能够更高精度完成位移测量过程。 展开更多

关键词 光纤传感器 仿生算法 BP神经网路 SSA-BP神经网络 光强补偿

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仿生算法在求解水动力弥散系数中的应用

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作者 龙启建 梅杰 +1 位作者 王子凌 刘苡池 《人民长江》 北大核心 2021年第S02期56-59,共4页

地下水是保障生产生活的重要资源,为了可持续地利用和有效保护地下水资源,获得精度较高的水文地质参数是解决地下水资源问题的重要保障。将粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(IAFSA)和蝙蝠算法(BA)应用到求解水动力弥散系数的地下水数学模... 地下水是保障生产生活的重要资源,为了可持续地利用和有效保护地下水资源,获得精度较高的水文地质参数是解决地下水资源问题的重要保障。将粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(IAFSA)和蝙蝠算法(BA)应用到求解水动力弥散系数的地下水数学模型中,以获得精度较高的水动力弥散系数。研究结果表明:应用PSO算法、IAFSA算法和BA算法等仿生算法求解水动力弥散系数具有计算精度高和运算速度快的优点,且仿生算法可同时求解多个参数,具有良好的推广意义。 展开更多

关键词 水动力弥散系数 粒子群算法 人工鱼群算法 蝙蝠算法 仿生算法

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基于特征工程与仿生优化算法构建河流溶解氧预测模型

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作者 李鹏程 苏永军 +1 位作者 王钰 贾悦 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期37-44,共8页

河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内... 河流水体中溶解氧骤增或耗竭均会引发系列环境污染、物种多样性破坏等问题,准确预测河流溶解氧(DO)浓度对河流水环境治理具有重要意义。为提高模型输入特征的可解释性及模型精度,获取河流DO浓度最优预测模型,研究利用黄河流域山西境内水质监测站点数据,以双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础,结合卷积神经网络模型(CNN)和注意力机制(Attention Mechanism),基于随机森林模型(RF)进行特征优选,建立RF-CNN-BiLSTM-Attention(RF-CBA)模型,进一步利用吸血水蛭优化算法(BSLO)、黑翅鸢优化算法(BKA)、白鲨优化算法(WSO)等仿生优化算法,构建了BSLO-RF-CBA、BKA-RF-CBA、WSO-RF-CBA共3种优化模型,并与深度学习中CNN-A、LSTM-A、BiLSTM-A、CBA、RF-CBA模型对比,分析得到河流溶解氧预测结果,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、决定系数(R2)、全绩效指标(GPI)和相对误差(MAPE)评价不同模型精度,结果表明:(1)RF模型通过对影响河流DO特征值进行排序、筛选,可消除冗余特征对水质预测模型的影响,提高预测精度。(2)利用仿生算法优化RF-CBA模型的神经元数量、学习率、正则化系数等参数,模型模拟精度进一步提升,总体上捕捉到了DO波动的时间序列特征,模型表现出强稳定性和泛化能力。(3)BSLO-RF-CBA模型模拟精度最高,对DO变化捕捉能力突出,具有更强的捕获全局依赖关系的能力,推荐用于河流溶解氧预测模型。该模型具备扩展至不同河流溶解氧等污染物浓度预测的能力,为河流水体污染预警与系统化管理提供技术支撑。 展开更多

关键词 溶解氧 双向长短期记忆网络机 特征优选 仿生优化算法 耦合模型

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机器人路径规划算法研究分析与综述 被引量：1

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作者 杨姝慧 郝子鑫 李彬 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第5期37-46,共10页

在自动化和人工智能迅速发展的当下,移动机器人已广泛渗透至各行各业,而路径规划技术是确保其自主性和效率的关键。深度剖析了几类主流的路径规划算法,包括图搜索、随机采样、智能仿生以及深度强化学习,揭示了各算法在实际应用中的优势... 在自动化和人工智能迅速发展的当下,移动机器人已广泛渗透至各行各业,而路径规划技术是确保其自主性和效率的关键。深度剖析了几类主流的路径规划算法,包括图搜索、随机采样、智能仿生以及深度强化学习,揭示了各算法在实际应用中的优势与挑战。进一步将路径规划研究按照应用场景分类,具体分析了陆地机器人、无人机、水下机器人在各自领域中的路径规划方法与发展趋势。此外,还展望了未来路径规划技术可能的发展方向。通过这一概述,旨在为该领域的研究人员提供宝贵的信息与研究思路。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划算法 算法分类 仿生算法 深度强化学习

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无人机航迹规划算法研究进展 被引量：1

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作者 张琪 任宇辰 +2 位作者 顾腾达 季津琪 张志学 《现代信息科技》 2024年第17期49-55,共7页

目前,无人机技术的发展已取得了明显的突破,无人机的应用领域从军事扩展到了商业、科研、娱乐等多个领域。文章以无人机航迹规划算法为研究对象,首先,根据航迹规划算法的原理与特点,将其分为全局规划算法和局部规划算法两大类,其中全局... 目前,无人机技术的发展已取得了明显的突破,无人机的应用领域从军事扩展到了商业、科研、娱乐等多个领域。文章以无人机航迹规划算法为研究对象,首先,根据航迹规划算法的原理与特点,将其分为全局规划算法和局部规划算法两大类,其中全局规划算法又可分为图搜索算法和智能仿生算法。其次,对算法的原理、工作流程、优缺点进行了深入分析,并介绍了相应的改进方法,结合算法自身特点阐述其在相应领域的应用;最后,探讨上述算法在实际应用中的限制与挑战,并对未来航迹规划技术的发展趋势进行了展望,为无人机航迹规划算法的研究指出了方向。 展开更多

关键词 无人机 航迹规划 全局规划算法 局部规划算法 图搜索算法 智能仿生算法

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基于仿生优化算法的聚类改进算法 被引量：2

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作者 覃承友 谢晓兰 +1 位作者 王悦悦 郭杨 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期223-228,共6页

为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数... 为提升聚类算法的聚类效果,采用仿生优化算法与k均值聚类算法相结合(BFOA-K)实现数据聚类。在聚类过程中,为解决k均值对于初始质心敏感以及容易陷入局部最优的问题,使用果蝇优化算法确定k均值聚类算法的质心,再使用k均值聚类算法进行数据聚类。针对果蝇优化算法对于飞行步长的影响,采用F分布动态改变步长,提升算法全局搜索能力。同时采用精英保留策略,提升果蝇种群的多样性,扩大了搜索范围和提升了搜索效率。利用4个UCI标准数据集对算法进行仿真实验,结果表明,本文提出的BFOA-K算法在各项聚类评估指标中都优于其余对比算法,提升了算法的收敛性,证明了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 仿生优化算法 K均值聚类 果蝇优化算法 F分布 精英保留策略

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基于仿生优化算法构建混凝土拱结构应力预测模型 被引量：1

15

作者 周晴晴 穆琳 《水电能源科学》 北大核心 2022年第11期141-145,共5页

为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(B... 为获得混凝土拱结构应力预测的标准模型,以实测应力数据为基础,分析得出了混凝土拱结构拱顶、拱脚处正应力和剪应力的变化规律,以BP神经网络模型为基础,基于鲸鱼算法(WOA)、灰狼算法(GWO)、布谷鸟算法(CSA)、蝙蝠算法(BA)和天牛须算法(BAS)5种仿生优化算法,构建了WOA-BP、GWO-BP、CSA-BP、BA-BP、BAS-BP共5种优化模型,并将模型结果与M5树模型(M5T)、随机森林模型(RF)、小波神经网络模型(WNN)计算结果进行了对比,引进积日数(DOY)为模型输入因子,分析得出了最优模型。结果表明,混凝土拱结构自生体积变形及应力变化呈现周期性变化趋势,不同模型对应力的预测精度有所差异,仿生优化算法可提高模型精度,其中WOA-BP模型与实测值的拟合方程斜率分别为0.996、0.998、0.958、0.997,拟合效果最优,同时在4种应力预测中,WOA-BP模型的R_(RMSE)分别为0.021、0.074、0.021、0.062 MPa,R^(2)分别为0.998、0.935、0.992、0.974,E_(NS)分别为0.998、0.930、0.971、0.973,M_(MAE)分别为0.015、0.061、0.018、0.049 MPa,WOA-BP模型在所有模型中精度最高,可作为混凝土拱结构应力预测的标准模型使用。 展开更多

关键词 混凝土拱 应力预测 积日数 仿生优化算法 鲸鱼算法

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地震波阻抗反演的蚁群算法实现 被引量：18

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作者 陈双全 王尚旭 +1 位作者 季敏 张永刚 《石油物探》 EI CSCD 2005年第6期551-553,共3页

波阻抗反演属于求解最优化问题,其优化目标函数可能包含多个在一定范围上的连续变量,传统的优化手段存在有些函数难以优化,容易陷入局部解,收敛速度较慢等问题。蚁群算法具有正反馈性、分布式计算和贪婪式启发搜索的特点,克服了传统优... 波阻抗反演属于求解最优化问题,其优化目标函数可能包含多个在一定范围上的连续变量,传统的优化手段存在有些函数难以优化,容易陷入局部解,收敛速度较慢等问题。蚁群算法具有正反馈性、分布式计算和贪婪式启发搜索的特点,克服了传统优化算法的缺陷。通过分析蚁群算法的原理,提出了地震道非线性反演中蚁群算法的实现方法。利用模型对该方法进行了检验,在无噪情况下,反演结果与模型一致;在加入5%,10%和30%噪声的情况下,反演结果与模型的相似系数分别为98.76%,97.85%和86.42%。 展开更多

关键词 蚁群算法 非线性反演 函数优化 正反馈 仿生算法

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用改进蚁群算法求解多目标优化问题 被引量：20

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作者 唐泳 马永开 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期281-284,共4页

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间... 蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。 展开更多

关键词 多目标优化 蚁群算法 模拟进化算法 仿生算法

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蚂蚁算法在天线结构优化设计中的应用 被引量：1

18

作者 李泉永 龚雨兵 《苏州科技学院学报（工程技术版）》 CAS 2005年第1期22-25,共4页

蚂蚁算法是优化领域内,近年来提出来的并得到较大发展的一种新的仿生优化算法,它已被迅速应用到如组合优化、人工智能等多个领域。通过两个典型的天线结构优化问题,采用蚂蚁算法、遗传算法以及模拟退火算法进行了优化并加以比较。结果表... 蚂蚁算法是优化领域内,近年来提出来的并得到较大发展的一种新的仿生优化算法,它已被迅速应用到如组合优化、人工智能等多个领域。通过两个典型的天线结构优化问题,采用蚂蚁算法、遗传算法以及模拟退火算法进行了优化并加以比较。结果表明,蚂蚁算法能够成功应用于大型天线结构优化问题,同时蚂蚁算法的优化结果优于遗传算法和模拟退火算法。 展开更多

关键词 蚂蚁算法 天线结构 优化 仿生算法

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萤火虫时间同步算法的拥堵避免机制研究

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作者 郝创博 宋萍 《电子技术应用》 北大核心 2017年第5期7-10,共4页

针对多机器人中分布式萤火虫时间同步方法在网络接近同步时,导致同步报文冲突,加剧导致信道拥堵等问题,提出了一种萤火虫时间同步算法的拥堵避免机制,采用简化相位模型进行同步,并将耦合信号随机分布在整个相位增长过程中,有效解决了通... 针对多机器人中分布式萤火虫时间同步方法在网络接近同步时,导致同步报文冲突,加剧导致信道拥堵等问题,提出了一种萤火虫时间同步算法的拥堵避免机制,采用简化相位模型进行同步,并将耦合信号随机分布在整个相位增长过程中,有效解决了通信报文冲突的问题。最后通过仿真实验验证了同步策略的有效性,证明了其在高节点密度网络环境中能够加速同步进程,极大地缓解报文冲突,取得良好的同步效果。 展开更多

关键词 无线传感器网络 时间同步 仿生算法 萤火虫算法

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求解0-1背包问题的牵制平衡算法

20

作者 罗亚波 滕红玺 《工业工程》 北大核心 2023年第3期116-123,共8页

为扩充对于经典NP-hard问题中的0-1背包问题的求解方法,模拟生态系统中各物种间相互依存、牵制,最终达到动态平衡的自然机制,提出一种新型仿生算法:牵制平衡算法。算法以种群规模描述设计变量,以牵制关系为优化驱动力,以系统达到稳态为... 为扩充对于经典NP-hard问题中的0-1背包问题的求解方法,模拟生态系统中各物种间相互依存、牵制,最终达到动态平衡的自然机制,提出一种新型仿生算法:牵制平衡算法。算法以种群规模描述设计变量,以牵制关系为优化驱动力,以系统达到稳态为优化目标,设计了自成长函数、牵制函数、成长函数用以描述设计变量的变化规律,促进解的寻优进程。将牵制平衡算法对于10个不同规模0-1背包问题的求解结果与近年来文献数据进行对比,结果显示算法在8个不同规模的问题中能获得当前已知最优解,验证了牵制平衡算法的收敛性与求解性能,表明算法对于0-1背包问题的求解具有有效性和竞争力。 展开更多

关键词 0-1背包问题 NP-HARD问题 仿生算法 元启发式算法 生态平衡机制

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