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题名基于八叉树建模和ACA的三维管路路径规划
被引量：3
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作者
曲艳峰
蒋丹
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机构
上海电力学院数理学院
上海交通大学机械动力工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第23期4-7,共4页
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基金
国家"973"计划基金资助项目"全工况下核主泵与关联系统的交互作用机理"(2009CB724301)
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文摘
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。
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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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Keywords
octree modeling
dynamic heuristic information
pheromone update
3D pipe path planning
Ant Colony Algorithm（ACA）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名求解组合测试用例集的差分进化蚁群算法
被引量：1
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作者
钱雪忠
李玉
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第4期68-70,76,共4页
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基金
江苏省科技支撑计划(No.BE2009009)
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文摘
针对组合测试中测试用例集生成这一关键问题,通过构建组合空间的搜索模型,提出了一种用于求解最小测试用例集的差分进化蚁群算法(DEACA)。该算法将差分进化融入到蚁群算法中,并在搜索过程中动态更新启发信息,有效克服了标准蚁群算法在求解组合用例时出现的早熟现象。实验表明该方法优于标准蚁群算法,与其他方法相比也具有一定优势和特点。
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关键词
组合测试
测试用例
蚁群算法
差分进化
动态启发信息
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Keywords
combinatorial test
test case
ant colony algorithm
differential evolution
dynamic heuristic information
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名高速铁路单循环乘务排班计划编制模型与算法
被引量：16
- 3
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作者
褚飞跃
田志强
倪少权
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
铁道部运输局
兰州交通大学交通运输学院
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出处
《铁道学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第7期1-9,共9页
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基金
国家自然科学基金(60870004)
中央高校基本科研业务费专项资金(swjtu09zt19)
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文摘
乘务计划是高速铁路运输组织的基本计划之一,而乘务排班计划又是乘务计划的重要组成部分。本文研究高速铁路单循环形式乘务排班计划编制问题,建立以乘务交路总接续时间最短和冗余时间分布最均衡的双目标优化模型,设计基于动态启发式信息的蚁群优化算法。算例表明:求解算法对编制单循环乘务排班计划是有效的。
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关键词
高速铁路
乘务排班计划
类TSP问题
动态启发式信息
改进蚁群算法
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Keywords
high-speed railway
crew rostering plan
quasi-TSP problem
dynamic heuristic information
im-proved ant colony algorithm
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分类号
U292.91
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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