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融合概率地图法的改进蚁群优化算法无人水面船路径规划
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作者 白响恩 刘迪 徐笑锋 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第2期1-8,共8页
针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probab... 针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probabilistic roadmap method,PRM)规划的路径作为ACO算法初始信息素分布的依据,提高算法收敛速度;设计同时考虑路径长度和方向性的启发函数,避免传统ACO算法陷入局部最优;加入转角启发函数,减少传统ACO算法拐点数;引入障碍物密度启发函数,提高传统ACO算法规划路径时感知障碍物的能力;利用三次B样条曲线对规划的路径进一步优化,提高路径的平滑性。仿真实验表明:在不同规模的栅格地图上和真实海域环境下,改进ACO算法在拐点数和迭代次数上具有明显优势,且稳定性较好。所提出的改进ACO算法在航海实际应用中具有重要意义。 展开更多
关键词 无人水面船(USV) 路径规划 优化(ACO)算法 概率地图 真实海域
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基于改进蚁群算法的机器人避障路径规划 被引量:4
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作者 金将 王小平 +2 位作者 臧铁钢 姜世阔 赵崟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期950-958,共9页
针对蚁群算法在路径规划中盲目搜索、搜索速度慢和路径平滑性差等问题,提出一种改进的蚁群算法,以提高其搜索效果。基于A^(*)算法快速规划出初始路径,对蚁群初始信息素进行非均匀分配,提高算法收敛速度。在蚁群算法的状态转移概率公式... 针对蚁群算法在路径规划中盲目搜索、搜索速度慢和路径平滑性差等问题,提出一种改进的蚁群算法,以提高其搜索效果。基于A^(*)算法快速规划出初始路径,对蚁群初始信息素进行非均匀分配,提高算法收敛速度。在蚁群算法的状态转移概率公式中引入动态目标导向函数,同时在信息素更新策略中考虑路径转角数和路径匝数,通过优劣质蚂蚁的分层信息素更新来优化路径长度和平滑性。结合动态窗口法使机器人具备良好的局部动态避障功能,通过仿真实验验证了改进蚁群算法在规划和避障方面的良好性能。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 算法 信息素 栅格 动态窗口 局部避障
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广义分配问题的一种小生境遗传蚁群优化算法 被引量:1
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作者 陈云飞 刘玉树 +1 位作者 范洁 赵基海 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期490-494,共5页
提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚁群优化算法用于求解NP难的广义分配问题,以避免经典求解算法存在的易陷于局部最优的缺陷.以典型的广义分配问题——火力分配为例,对该算法进行实验,并将实验结果与其它算法进... 提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚁群优化算法用于求解NP难的广义分配问题,以避免经典求解算法存在的易陷于局部最优的缺陷.以典型的广义分配问题——火力分配为例,对该算法进行实验,并将实验结果与其它算法进行分析比较.结果表明:新复合算法优化效率高,运行时间短,对其它的NP问题同样适用. 展开更多
关键词 小生境遗传算法 优化算法 广义分配问题
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基于熵的小生境蚁群算法及其应用 被引量:2
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作者 李彦苍 索娟娟 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第S1期229-232,共4页
为克服基本蚁群算法易"早熟"的缺陷,将小生境算法和信息熵相结合,提出了基于信息熵的小生境蚁群算法。该算法采用小生境算法对蚁群算法的后期进行局部搜索并以信息熵作为开始和结束的判断依据。求解旅行商问题及房地产投资组... 为克服基本蚁群算法易"早熟"的缺陷,将小生境算法和信息熵相结合,提出了基于信息熵的小生境蚁群算法。该算法采用小生境算法对蚁群算法的后期进行局部搜索并以信息熵作为开始和结束的判断依据。求解旅行商问题及房地产投资组合优化问题的结果表明其优于基本蚁群算法,该算法具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 算法 小生境算法 旅行商问题 房地产投资组合优化
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基于蚁群算法与人工势场法融合的移动机器人路径规划 被引量:2
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作者 邓冬冬 许建民 +1 位作者 孟寒 杨炜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期1-16,共16页
为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,... 为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,构建了新的信息素更新规则,引入了修正后的启发式信息,设计了路径节点优化策略以提高其路径质量和搜索效率;其次,通过将移动机器人到目标点的相对距离加入到斥力势场函数中以及设置子目标点来解决传统人工势场法存在目标不可达和局部极小值的问题;最后,融合改进后的蚁群算法和改进后的人工势场法来提高融合算法在复杂动态和静态环境下的路径规划性能。通过仿真分析选取改进人工势场法的参数组合。仿真结果表明:改进蚁群算法较传统蚁群算法最优路径缩短26.23%,路径转折点减少60.00%,搜索效率提升73.75%;改进人工势场法有效地解决了传统人工势场法的局限性同时提高了其局部避障能力;融合算法在保持贴合全局最优路径的前提下能够规划出无碰撞平滑路径。实验结果表明:在实际场景中,与现有传统算法相比,改进蚁群算法规划出的路径更短;在Gazebo物理仿真平台中,融合算法能够对静态障碍物进行有效避障,验证了其理论可行性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法 人工势场 融合算法
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基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究 被引量:1
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作者 田一鸣 黄友锐 黄宜庆 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1640-1644,共5页
针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法。首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,... 针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法。首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析。该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性。 展开更多
关键词 无线传感网络 QOS组播路由 算法 小生境 分层 能耗
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基于人工势场-蚁群融合算法的水下航行器声隐蔽航路规划
7
作者 刘鹏超 池晴佳 陈威 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期858-867,共10页
水下航行器在航路规划时存在2个主要的问题,经典的蚁群算法“不可达”问题以及对声隐蔽需求考虑不充分问题。基于声场分布,提出了人工势场-蚁群融合算法规划声隐蔽航路。计算起伏海底环境下的声场分布,由此确定被探测概率分布,将被探测... 水下航行器在航路规划时存在2个主要的问题,经典的蚁群算法“不可达”问题以及对声隐蔽需求考虑不充分问题。基于声场分布,提出了人工势场-蚁群融合算法规划声隐蔽航路。计算起伏海底环境下的声场分布,由此确定被探测概率分布,将被探测概率分布作为隐蔽启发信息加入启发函数中;考虑人工势场法中势场启发信息,构造势场力启发函数,通过势场衰减系数以避免局部最优;最后通过融合算法实现全局最优航路规划。结果表明:融合算法能较好地解决复杂环境下蚁群算法“不可达”问题,同时收敛速度提高了22.66%,且收敛速度的稳定性较好,航路的声隐蔽性得以保障,对水下航行器的隐蔽航路规划有一定的参考价值。 展开更多
关键词 声隐蔽 算法 人工势场 三维声场 路径规划 抛物方程 起伏海底 被动声纳方程
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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究
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作者 谢国兵 贺沩 +2 位作者 胡旺文 苏义鑫 石兵华 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期115-124,共10页
[目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,... [目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,使得初始路径和终点附近的信息素浓度大,其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少,改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题,缩短计算时间;建立求解多目标路径规划问题的目标函数,通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系,为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径,并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整,以强化优质路径在整个蚁群中的影响;同时,设置启发式矩阵系数的自适应调整机制,引入与迭代次数相关的余弦调节因子,以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径,减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后,以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图,通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A^(*)算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。[结果]结果显示,相比其他传统的ACO算法,所提算法规划的路径最短(减少61.71%),距离障碍物最远,路径曲折度最小,运行时间也得到改善。[结论]实验结果表明,所提算法可降低无人船的航行能耗,减少转弯次数与转弯幅度,提升路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 无人船 运动规划 多目标优化 优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图
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融合势场与蚁群算法的平滑无人机航迹规划
9
作者 沈朝萍 蔡鹏 +1 位作者 于鹏澎 朱莉凯 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期186-193,共8页
为解决经典蚁群算法在航迹规划中存在收敛效率低、易陷入“早熟”等问题,利用实时势场导向的优势,研究了基于势场蚁群算法的航迹规划模型。首先,在启发信息中引入势场合力,构造综合启发信息,以提高蚁群的局部搜索能力、收敛速度;其次,... 为解决经典蚁群算法在航迹规划中存在收敛效率低、易陷入“早熟”等问题,利用实时势场导向的优势,研究了基于势场蚁群算法的航迹规划模型。首先,在启发信息中引入势场合力,构造综合启发信息,以提高蚁群的局部搜索能力、收敛速度;其次,对可行解设置信息素浓度阈值,以提高算法的全局搜索能力,避免算法陷入“早熟”现象;最后,仿真结果表明,势场蚁群算法能够有效地提升经典蚁群算法在航迹规划中的能力,且具有良好的动态收敛过程、更短的规划时间和更高的规划精度,成功地规划出更加稳定可靠的无人机飞行路线,且经过三次B样条曲线优化后的路径更适合无人机实际飞行作业。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 算法 人工势场 势场算法 三次B样条
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火力优化分配问题的小生境遗传蚂蚁算法 被引量:17
10
作者 陈云飞 刘玉树 +1 位作者 范洁 赵基海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期206-209,共4页
火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度。文中提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚂蚁算法,并针对具体问题提出蚂蚁搜索的禁忌规则。对该算法进行了实验,并将实验结果与其他算法进行比较分析... 火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度。文中提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚂蚁算法,并针对具体问题提出蚂蚁搜索的禁忌规则。对该算法进行了实验,并将实验结果与其他算法进行比较分析,分析结果表明:新算法无论是在优化性能还是在时间性能都取得了非常好的效果。文中算法对其他的NP问题同样适用。 展开更多
关键词 小生境遗传算法 优化算法 火力分配问题
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基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
11
作者 郑琰 席宽 +2 位作者 巴文婷 肖玉杰 余伟 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期256-264,共9页
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和... 针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和平滑性,同时采用路径决策方法解决全局路径失效问题,使车辆摆脱障碍困境,满足路径规划安全性的要求.改进后的蚁群算法利用起止点的位置信息使初始信息素分布不均匀,减少搜索初期阶段的时间消耗;通过维护全局最优路径和强化优秀局部路径的信息素浓度,优化信息素更新机制,提高路径探索效率;对规划路径进行二次优化,优化节点和冗余转折点,减少路径长度.仿真结果表明,相比传统路径规划算法,利用本文提出的融合算法所得到的路径在距离、平滑度和收敛性方面都具有更好的表现,且符合无人驾驶汽车安全行驶的要求. 展开更多
关键词 路径规划 算法 动态窗口 动态避障 融合算法
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基于小生境粒子群算法的图像分割方法 被引量:8
12
作者 白明明 孙辉 吴烈阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期183-185,共3页
为了得到分割图像的最佳阈值,提出了一种基于小生境粒子群算法的图像分割方法。小生境粒子群算法通过划分小生境的方法,保持了物种的多样性,克服了粒子群算法容易陷入局部解,后期收敛速度慢的缺点,提高了算法的全局寻优能力。该方法基... 为了得到分割图像的最佳阈值,提出了一种基于小生境粒子群算法的图像分割方法。小生境粒子群算法通过划分小生境的方法,保持了物种的多样性,克服了粒子群算法容易陷入局部解,后期收敛速度慢的缺点,提高了算法的全局寻优能力。该方法基于最大类间方差阈值分割技术,用小生境粒子群算法对适应度函数进行优化,得到最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。实验结果表明,与最大类间方差法,基于基本粒子群算法的最大类间方差分割法相比,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度也得到了提高。 展开更多
关键词 小生境粒子优化算法 最大类间方差 图像分割
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U型障碍物多方向多层填充的移动机器人改进蚁群算法 被引量:2
13
作者 陈青桢 龚家宝 +1 位作者 于潇雁 邵宇飞 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期721-728,共8页
针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问... 针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问题的同时,不会造成原有通路的阻塞,具有原通路保持性,且填充的迭代次数与迭代总时间少;之后对填充图形的迭代次数给出了理论性的判定,此填充方法不仅适用于U型障碍物还适用于其它可填充区域,且其对于可填充区域可实现完全填充;最后将此填充方法与蚁群算法结合。仿真结果表明,改进蚁群算法相比于传统蚁群算法有效率提升。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进算法 U型障碍物 多方向多层填充
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基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究 被引量:1
14
作者 罗继曼 刘丰源 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期1126-1136,共11页
目的针对传统蚁群算法在全局搜索效率低、易陷入局部最优和局部路径不合理等问题,提出一种融合人工势场的蚁群路径规划算法。方法首先,通过引入人工势场目标方向因子来增强目标方向的引导作用,从而提高搜索效率;然后,考虑路径质量和路... 目的针对传统蚁群算法在全局搜索效率低、易陷入局部最优和局部路径不合理等问题,提出一种融合人工势场的蚁群路径规划算法。方法首先,通过引入人工势场目标方向因子来增强目标方向的引导作用,从而提高搜索效率;然后,考虑路径质量和路径长度,提出新的信息素更新策略,从而得到最优解;最后,该算法利用三角修剪法对规划路径进行平滑处理,提高机器人的运行平稳性和安全性。结果在相同地图中,笔者所提改进算法较传统算法路径长度缩短9.74%;在运行时间上,较传统算法缩短10.71%。结论笔者提出的改进算法在整体路径上减少了拐点,且缩短了行走路径与时间,提高了搜索效率,更符合机器人的实际运行要求。 展开更多
关键词 算法 路径规划 人工势场 信息素更新策略 三角修剪
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小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用 被引量:3
15
作者 魏玮 陈晨 +2 位作者 邵晨飞 许焱鑫 刘峻杉 《水电能源科学》 北大核心 2014年第8期85-87,共3页
针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建... 针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝安全监控 小生境技术 算法 BP神经网络 预测模型
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基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化 被引量:59
16
作者 丁力平 谭建荣 +1 位作者 冯毅雄 高一聪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1406-1413,1429,共9页
为提高产品拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型。该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标。结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法。算法采用小生境技术,引... 为提高产品拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型。该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标。结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法。算法采用小生境技术,引导蚂蚁搜索到分布良好的Pareto最优解集,并以被支配度和分散度为个体评价规则。实验测试结果表明了该算法的可行性。最后,结合企业生产实际,给出了所提模型与算法的具体应用。 展开更多
关键词 拆卸线平衡 多目标优化 算法 PARETO解集 小生境技术
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基于蚁群算法的机器人路径规划 被引量:46
17
作者 张美玉 黄翰 +1 位作者 郝志峰 杨晓伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第25期34-37,共4页
移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,栅格法模型是其中一类实时性很强的路径规划模型。该文引入蚁群算法的思想,以点离目标点距离、该点的访问次数和移动方向信息素为启发式因子,建立了一种新型的优化算法。新算法不仅能... 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,栅格法模型是其中一类实时性很强的路径规划模型。该文引入蚁群算法的思想,以点离目标点距离、该点的访问次数和移动方向信息素为启发式因子,建立了一种新型的优化算法。新算法不仅能够较好地对已有算例进行求解,而且对于随机设计的新例子求解效果良好。 展开更多
关键词 算法 路径规划 移动机器人 栅格
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基于混合蚁群算法的无人机航路规划 被引量:26
18
作者 税薇 葛艳 +2 位作者 韩玉 魏振钢 孟友新 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期574-576,597,共4页
无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时,兼顾全局路径规划和局部路径重规划,以提高无人机的作战效率和生存概率。针对这一问题,在现有无人机航路规划研究基础之上,提出采用蚁群算法与人工势场法相结合的方... 无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时,兼顾全局路径规划和局部路径重规划,以提高无人机的作战效率和生存概率。针对这一问题,在现有无人机航路规划研究基础之上,提出采用蚁群算法与人工势场法相结合的方法。蚁群算法用于全局航路规划,人工势场法用于局部路径重规划。仿真结果表明,两种算法结合所得优化航路较好反映了算法的有效性,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 算法 人工势场 无人机 航路规划
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基于层次分析-蚁群算法的内蒙古大型灌区节水改造综合评价 被引量:22
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作者 霍星 史海滨 +3 位作者 杨松益 李泽鸣 龚雪文 杨晓 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第17期132-140,共9页
内蒙古大型灌区节水改造工程建设已开展15a,各灌区改造效果差异较大,全面系统的评价灌区节水改造效果可为灌区管理及进一步节水改造实施提供科学依据。该文针对内蒙古14个不同类型大型灌区(引黄、水库取水、河流取水、扬水灌区及井灌区... 内蒙古大型灌区节水改造工程建设已开展15a,各灌区改造效果差异较大,全面系统的评价灌区节水改造效果可为灌区管理及进一步节水改造实施提供科学依据。该文针对内蒙古14个不同类型大型灌区(引黄、水库取水、河流取水、扬水灌区及井灌区)复杂条件,利用层次分析法的层次框架思维模式与蚁群算法的自适应性及人为干扰少等特点,在种植种类、灌溉方式、运行管理不同,经济效益迥异的环境中,构建了层次分析-蚁群算法。选择灌区的作物种植、节水效益、运行管理及经济效益等4个要素的14项评价指标,采用层次分析法获得权重值,再利用蚁群算法确定各灌区的优属度,对其中10个典型灌区的节水改造效益进行综合评价与分析,旨在研究各灌区节水改造效果。获得10个灌区优属度(值)的排名为:山湾子灌区(0.91)、镫口灌区(0.95)、河套灌区(0.97)、黄河南岸灌区(0.98)、甸子灌区(1.005)、察尔森灌区(1.01)、英金河灌区(1.115)、西辽河灌区(1.14)、麻地壕灌区(1.165)、莫力庙灌区(1.185)。结果表明山湾子灌区和镫口灌区的节水改造效果最好,莫立庙灌区节水改造效果最差。该评价结果符合灌区实际情况,表明该基于层次分析-蚁群算法的评价结果具有一定的可信度。因此,层次分析-蚁群算法可用于大型灌区节水改造工程综合评价。其评价结果可为管理机构进行灌区改造综合评价提供一条新的思路与方法,并为相近大型灌区节水改造综合效益评价提供参考。 展开更多
关键词 层次分析 模型 水分管理 大型灌区 节水改造 效益评价 算法
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基于蚁群算法的动态联盟伙伴选择研究 被引量:21
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作者 甘屹 齐从谦 杜继涛 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期517-520,525,共5页
提出“小生境蚁群算法”(MACO),在利用正反馈的同时,引入时变参数来利用经验信息和启发信息,并在局部寻优时结合了小生境信息差的思想,从而有效地防止遗传算法中出现的“早熟”问题和蚂蚁算法中发生的“停滞”状态。把制造企业动态联盟... 提出“小生境蚁群算法”(MACO),在利用正反馈的同时,引入时变参数来利用经验信息和启发信息,并在局部寻优时结合了小生境信息差的思想,从而有效地防止遗传算法中出现的“早熟”问题和蚂蚁算法中发生的“停滞”状态。把制造企业动态联盟合作伙伴的选择抽象为多目标优化的问题,并建立了优化选择目标函数。运用MACO解算选择合作伙伴的多目标问题,获得最优解。 展开更多
关键词 小生境算法 小生境信息差 动态联盟伙伴选择 多目标优化
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