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题名基于双层蚁群算法的云制造服务组合研究
被引量：11
- 1
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作者
郑炜
王时龙
康玲
易力力
高波
郭亮
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机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
西南石油大学机电工程学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2269-2278,共10页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2015BAF02B02
2015BAF17B02)
+1 种基金
国家自然科学基金面上资助项目(51375508)
教育部"创新团队发展计划"资助项目(IRT_15R64)~~
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文摘
为解决在确定的子任务加工顺序条件下进行服务组合时,云服务组合的灵活性降低、解空间被限制等问题,提出了用于描述加工顺序的工艺逻辑矩阵,建立了基于双层蚁群算法的,以时间最短、成本最低、能耗最少、可靠性最高为目标的服务组合优选模型。针对加工顺序与任务工艺逻辑要求不一致的情况,在算法中加入了基于工艺逻辑的加工顺序交换机制。通过仿真实验验证了该算法的有效性,并研究了在不同物流条件和工艺逻辑要求下,算法收敛速度的变化规律。
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关键词
双层蚁群算法
云制造
服务组合
工艺逻辑
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Keywords
double-layer ant colony algorithm~ cloud manufacturing~ service compositiom process logic
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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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题名基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划
被引量：19
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作者
徐玉琼
娄柯
李志锟
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机构
广州大学松田学院电气与汽车工程系
高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期330-337,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61572032)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0151,KJ2019A0150)
2018年度皖江高端装备制造协同创新中心开放基金项目(GCKJ2018009).
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文摘
针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。
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关键词
传统蚁群算法
双层蚁群算法
路径规划
变步长
信息素
启发函数
收敛
移动机器人
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Keywords
traditional ant colony algorithm
double-layer ant colony algorithm
path planning
variable-step
pheromone
heuristic function
convergence
mobile robot
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于GDACO算法的引导疏散路径规划研究
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作者
王馨
张林鍹
董芳芳
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机构
新疆大学电气工程学院
清华大学国家计算机集成制造系统工程技术研究中心
新疆维吾尔自治区消防救援总队
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出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第10期1386-1392,共7页
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文摘
针对教学建筑内中人员疏散存在盲目、无序、效率低等问题,提出了双层蚁群路径规划算法(GDACO)引导人员疏散的路径规划。对环境栅格进行处理,增添危险栅格,使初始蚁群信息素呈阶梯式分布;提出双层蚁群算法,引导层蚁群通过全局搜索寻找引导路径,疏散层蚁群基于引导范围实现疏散路径寻优;进行路径优化处理,剔除冗余节点,对转折部分进行平滑处理。试验结果分析表明,所提GDACO算法能够减少路径转折点,规避风险路径,满足教学建筑内的引导疏散需求,规划路径符合实际疏散情况。
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关键词
疏散引导
路径规划
信息素分布
双层蚁群算法
路径优化
教学建筑
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Keywords
evacuation guidance
path planning
pheromone distri-bution
double layer ant colony algorithm
path optimization
teaching building
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分类号
X913.4
[环境科学与工程—安全科学]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度
被引量：4
- 4
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作者
于巧玉
吴耀华
王艳艳
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机构
山东大学控制科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第20期270-278,共9页
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基金
山东大学基本科研业务费专项资金(No.2018JC035)
山东重点研发计划(No.2017GGX60103)。
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文摘
为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。
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关键词
跨层穿梭车双提升机系统
任务调度
蚁群-粒子群双层智能优化算法
随机变异
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Keywords
tier-to-tier shuttle-based storage and retrieval system with double lifts
task scheduling
Max-Min Ant System-Discrete Particle Swarm Optimization(MMAS-DPSO)algorithm
random mutation
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分类号
TP278
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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