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动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用被引量：5: 1; 作者姜长元《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期187-189,共3页; 建立指派问题的数学模型,将其转化为旅行商问题,利用蚁群算法求解此问题。蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,但同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。该文提出一种具有动态信息素更新的蚁群算法,通过具体的算例分析,表... 展开更多; 关键词组合优化蚁群算法指派问题动态信息素; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法被引量：6: 2; 作者王晓婷钱谦《电子测量技术》 2019年第9期35-39,共5页; 蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入"搜索集中度"因... 展开更多; 关键词蚁群算法组合优化搜索集中度动态信息素增量旅行商问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法: 3; 作者林梦成薛波刘昕宇《传感器与微系统》北大核心 2025年第7期24-27,31,共5页; 为了解决焊接机器人路径规划效率低的问题,提出一种基于改进蚁群优化(IACO)算法的焊接路径规划方法。该方法引入Tent混沌初始化,优化初始信息素的分布;改进大规模邻域搜索结构,解决了局部搜索能力不足的问题;优化信息素更新方式,平衡了... 展开更多; 关键词焊接机器人路径规划混沌初始化大规模邻域搜索算法动态信息素蚁群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种求解旅行商问题的改进蚁群算法被引量：14: 5; 作者王沛栋唐功友 +1 位作者杨熙鑫李扬《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期93-97,共5页; 提出一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。该算法在信息素更新过程中,利用信息素局部更新和全局动态更新结合的方法,使得当前最优路径上的信息素值能够动态地调配,避免算法陷入停滞状态;在局部搜索过程中,仅对部分走出更优路径的售货员使... 展开更多; 关键词蚁群算法路径规划信息素动态更新 TSP中图法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用被引量：5: 1; 作者姜长元; 机构湖州师范学院理学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期187-189,共3页; 基金浙江省教育厅科研基金资助项目(20060315); 文摘建立指派问题的数学模型,将其转化为旅行商问题,利用蚁群算法求解此问题。蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,但同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。该文提出一种具有动态信息素更新的蚁群算法,通过具体的算例分析,表明该算法比传统的蚁群算法有更快的收敛速度和较好的稳定性。; 关键词组合优化蚁群算法指派问题动态信息素; Keywords combinatorial optimization Ant Colony Algorithm（ACA） assignment problem dynamic pheromone; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法被引量：6: 2; 作者王晓婷钱谦; 机构昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室; 出处《电子测量技术》 2019年第9期35-39,共5页; 文摘蚁群算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题,针对这些问题,提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入"搜索集中度"因子,让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围,在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制,缩短了搜索时间,也使算法更容易跳出局部极值。仿真实验结果表明,改进后的算法算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。; 关键词蚁群算法组合优化搜索集中度动态信息素增量旅行商问题; Keywords ant colony algorithm combinational optimization search concentration dynamic pheromone increment traveling salesman problem; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法: 3; 作者林梦成薛波刘昕宇; 机构江苏理工学院机械工程学院; 出处《传感器与微系统》北大核心 2025年第7期24-27,31,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(62003151) 江苏省基础研究计划项目(BK20191035) 江苏理工学院研究生创新实践计划项目(XSJCX22_36)。; 文摘为了解决焊接机器人路径规划效率低的问题,提出一种基于改进蚁群优化(IACO)算法的焊接路径规划方法。该方法引入Tent混沌初始化,优化初始信息素的分布;改进大规模邻域搜索结构,解决了局部搜索能力不足的问题;优化信息素更新方式,平衡了蚁群优化(ACO)算法的多样性和收敛速度。然后,使用IACO算法计算最佳焊接路径,并将其与传统ACO算法和其他改进优化算法的结果进行对比。实验结果表明,所提算法具有更短的焊接路径和更快的收敛速率,有效提高了焊接机器人的工作效率。; 关键词焊接机器人路径规划混沌初始化大规模邻域搜索算法动态信息素蚁群优化算法; Keywords welding robot path planning chaotic initialization large-scale neighborhood search algorithm dynamic pheromone ACO algorithm; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 4; 作者李维波彭智明张浩张茂杰方华亮; 机构武汉理工大学自动化学院武汉大学电气与自动化学院; 出处《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期139-147,共9页; 基金国家重点研发计划资助项目(2020YFB1506802)。; 文摘 [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。; 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; Keywords hybrid power generation system adaptive ant colony algorithm(ACA) capacity configuration dynamic pheromone economy; 分类号 U665.14 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种求解旅行商问题的改进蚁群算法被引量：14: 5; 作者王沛栋唐功友杨熙鑫李扬; 机构中国海洋大学信息科学与工程学院青岛市产品质量监督检验所; 出处《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期93-97,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61074092) 山东省自然科学基金项目(ZR2010FM019) 山东省科技发展计划项目(2008GGB01192)资助; 文摘提出一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。该算法在信息素更新过程中,利用信息素局部更新和全局动态更新结合的方法,使得当前最优路径上的信息素值能够动态地调配,避免算法陷入停滞状态;在局部搜索过程中,仅对部分走出更优路径的售货员使用2-opt方法,加快了最优解的收敛速度。仿真实验验证了算法的有效性,与其它算法相比,本文算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能。; 关键词蚁群算法路径规划信息素动态更新 TSP中图法; Keywords ant colony algorithm path planning dynamic pheromone updating TSP; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用	姜长元	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2008	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法	王晓婷钱谦	《电子测量技术》	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法	林梦成薛波刘昕宇	《传感器与微系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	李维波彭智明张浩张茂杰方华亮	《中国舰船研究》 CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种求解旅行商问题的改进蚁群算法	王沛栋唐功友杨熙鑫李扬	《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2013	14	在线阅读下载PDF 职称材料