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基于能量机制的多头绒泡菌动力学优化算法
1
作者
刘阳
冯翔
+1 位作者
虞慧群
罗飞
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1772-1784,共13页
随着人工智能和大数据的迅猛发展,大数据的爆炸式增长和问题的复杂性分布导致对并行智能处理的要求日趋迫切.传统的理论模型和技术方法面临严峻挑战,受自然界启发的物理学法则和生物学方法逐渐成为研究热点.受多头绒泡菌的生长觅食等行...
随着人工智能和大数据的迅猛发展,大数据的爆炸式增长和问题的复杂性分布导致对并行智能处理的要求日趋迫切.传统的理论模型和技术方法面临严峻挑战,受自然界启发的物理学法则和生物学方法逐渐成为研究热点.受多头绒泡菌的生长觅食等行为启发,提出了一种基于能量机制的多头绒泡菌动力学算法(physarum-energy dynamic optimization algorithm,PEO).该算法以多头绒泡菌算法为基础,根据其动力学特征,引入能量机制,以改进现有的多头绒泡菌算法全局信息交互能力差等缺点.此外,PEO引入了年龄因子的概念和扰动机制,以控制算法在不同阶段的寻优能力和收敛速度,并从理论角度对算法模型的收敛性进行证明.最后,通过在TSP数据集上实验证明算法在不同规模数据集的有效性和收敛性,并进行了参数分析.与其他的优化算法的对比实验数据表明,PEO在面对复杂问题的求解速度和收敛速度明显优于其他的优化算法,具有高精度和快收敛的特性.
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关键词
多头
绒
泡
菌
动力学优化
算法
能量机制
年龄因子
旅行商问题
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职称材料
基于MA-PPA的露天煤矿智能巡视机器人路径规划研究
2
作者
祁永强
胡杞澍
《计算机工程》
北大核心
2025年第11期366-376,共11页
移动机器人在复杂环境下多使用智能算法进行路径规划,但由于传统计算机存在“储存墙”问题,算法运行需要耗费大量的时间。针对上述问题,提出基于忆阻器阵列与多头绒泡菌算法(MA-PPA)的露天煤矿智能巡视机器人路径规划算法。忆阻器具有...
移动机器人在复杂环境下多使用智能算法进行路径规划,但由于传统计算机存在“储存墙”问题,算法运行需要耗费大量的时间。针对上述问题,提出基于忆阻器阵列与多头绒泡菌算法(MA-PPA)的露天煤矿智能巡视机器人路径规划算法。忆阻器具有“存算一体”等特性,能够降低算法的运行时间,多头绒泡菌算法可以自组织且高效地找到最短路径。结合两者的优点,根据忆阻器阻值随电流变化的正反馈性,用忆阻器阵列实现了多头绒泡菌算法在二维全局环境下的路径规划,并在忆阻器阵列中进行多头绒泡菌算法的并行计算,大幅降低算法的运行时间。实验结果表明,与其他传统的生物启发算法相比,提出的算法降低了算法的时间复杂度,寻找到的最短路径转弯次数更少。
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关键词
忆阻器阵列
生物启发
存算一体
多头绒泡菌算法
并行计算
路径规划
栅格法
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职称材料
题名
基于能量机制的多头绒泡菌动力学优化算法
1
作者
刘阳
冯翔
虞慧群
罗飞
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海交通大学智慧城市协同创新中心
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1772-1784,共13页
基金
国家自然科学基金项目(61472139
61462073)
+1 种基金
上海市经济和信息委员会信息化发展专项资金项目(201602008)
上海市智慧城市协同创新中心开放基金项目~~
文摘
随着人工智能和大数据的迅猛发展,大数据的爆炸式增长和问题的复杂性分布导致对并行智能处理的要求日趋迫切.传统的理论模型和技术方法面临严峻挑战,受自然界启发的物理学法则和生物学方法逐渐成为研究热点.受多头绒泡菌的生长觅食等行为启发,提出了一种基于能量机制的多头绒泡菌动力学算法(physarum-energy dynamic optimization algorithm,PEO).该算法以多头绒泡菌算法为基础,根据其动力学特征,引入能量机制,以改进现有的多头绒泡菌算法全局信息交互能力差等缺点.此外,PEO引入了年龄因子的概念和扰动机制,以控制算法在不同阶段的寻优能力和收敛速度,并从理论角度对算法模型的收敛性进行证明.最后,通过在TSP数据集上实验证明算法在不同规模数据集的有效性和收敛性,并进行了参数分析.与其他的优化算法的对比实验数据表明,PEO在面对复杂问题的求解速度和收敛速度明显优于其他的优化算法,具有高精度和快收敛的特性.
关键词
多头
绒
泡
菌
动力学优化
算法
能量机制
年龄因子
旅行商问题
Keywords
physarum-energy dynamic optimization algorithm（PEO）
energy mechanism
age factor
traveling salesman problem
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于MA-PPA的露天煤矿智能巡视机器人路径规划研究
2
作者
祁永强
胡杞澍
机构
中国矿业大学数学学院
中国矿业大学信息与控制工程学院
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第11期366-376,共11页
基金
国家自然科学基金(61304088)
中国矿业大学融合创新培育专项(2023ZDPYRH11)。
文摘
移动机器人在复杂环境下多使用智能算法进行路径规划,但由于传统计算机存在“储存墙”问题,算法运行需要耗费大量的时间。针对上述问题,提出基于忆阻器阵列与多头绒泡菌算法(MA-PPA)的露天煤矿智能巡视机器人路径规划算法。忆阻器具有“存算一体”等特性,能够降低算法的运行时间,多头绒泡菌算法可以自组织且高效地找到最短路径。结合两者的优点,根据忆阻器阻值随电流变化的正反馈性,用忆阻器阵列实现了多头绒泡菌算法在二维全局环境下的路径规划,并在忆阻器阵列中进行多头绒泡菌算法的并行计算,大幅降低算法的运行时间。实验结果表明,与其他传统的生物启发算法相比,提出的算法降低了算法的时间复杂度,寻找到的最短路径转弯次数更少。
关键词
忆阻器阵列
生物启发
存算一体
多头绒泡菌算法
并行计算
路径规划
栅格法
Keywords
Memristor Array(MA)
biological inspired
memory and computation integration
Physarum Polycephalum Algorithm(PPA)
parallel computing
path planning
grid method
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于能量机制的多头绒泡菌动力学优化算法
刘阳
冯翔
虞慧群
罗飞
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MA-PPA的露天煤矿智能巡视机器人路径规划研究
祁永强
胡杞澍
《计算机工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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