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题名基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法
被引量：16
- 1
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作者
刘明霞
游晓明
刘升
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海工程技术大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第3期15-22,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61673258
No.61075115
+1 种基金
No.61403249
No.61603242)
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文摘
针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A_ACS)。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而提高解的精度;在迭代后期去掉混沌算子,减少混沌扰动性,来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题,仿真结果表明,该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间,并且提高了解的质量,其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾,整体性能优于其他两种算法。
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关键词
蚁群算法
聚度
混沌优化
自适应信息素更新
旅行商问题
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Keywords
ant colony algorithm
degree of aggregation
chaotic optimization method
adaptive method of updating pheromone
traveling salesman problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名求解TSP问题的自适应模拟退火蚁群算法
被引量：24
- 2
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作者
袁汪凰
游晓明
刘升
朱艳
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机构
上海工程技术大学电子电气学院
上海工程技术大学管理学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第2期261-266,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61673258
61075115)
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文摘
针对蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度较慢的问题,在最大-最小蚁群算法的基础上,提出一种自适应模拟退火蚁群算法。在高温阶段以一定概率接受次优解,优化每次迭代后的路径,增加算法的全局搜索能力,并采用一种自适应的信息素更新策略,前期增加算法的全局搜索能力,后期加快算法的收敛速度;在低温阶段通过降温系数的取值,加快算法收敛速度,在温度机制上采用了回火机制,避免局部最优,使解的质量得到了提高。同时在算法中结合了3opt进一步优化了算法解的质量。实验结果表明该算法的收敛速度以及求解质量得到了一定程度的改善,较好地平衡了种群多样性以及收敛速度的关系。
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关键词
最大
最小蚁群算法
模拟退火算法
自适应信息素更新
旅行商问题
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Keywords
Max-min ant system
Simulated annealing algorithm
Adaptive pheromone update
Traveling salesman problem
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用
被引量：19
- 3
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作者
张松灿
普杰信
司彦娜
孙力帆
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机构
河南科技大学信息工程学院
河南科技大学电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第8期70-77,共8页
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基金
国家自然科学基金(U1504619)
河南省国际科技合作计划(152102410036)。
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文摘
针对蚁群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于种群相似度的自适应改进蚁群算法。利用种群相似度对种群内个体的多样性进行度量并根据优化过程中种群相似度的变化情况自适应地调整蚁群算法的参数和信息素更新策略,提升算法的优化性能。该算法用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)问题,并与经典的蚁群系统(Ant Colony System,ACS)及最大最小蚂蚁系统(MAX-MIN Ant System,MMAS)算法进行比较,实验结果表明改进算法在解的质量与算法稳定性方面得到显著提升,有效地平衡了种群多样性与收敛速度之间的矛盾。
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关键词
蚁群算法
种群多样性
种群相似度
自适应信息素更新
收敛速度
旅行商问题
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Keywords
ant colony algorithm
population diversity
population similarity
adaptive pheromone updating
convergence speed
traveling salesman problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名联合势场与蚁群算法的机器人路径规划
被引量：11
- 4
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作者
赵娜
陈越峰
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机构
辽东学院机械电子工程学院
华北理工大学矿业工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第7期39-44,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41574072)。
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文摘
针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法。在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力。简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性。
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关键词
路径规划
地图栅格化
改进人工势场
蚁群算法
自适应信息素更新
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Keywords
path planning
map rasterization
improved artificial potential field
ant colony algorithm
adaptive pheromone update
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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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题名势场改进蚁群算法优化机器人路径规划
被引量：10
- 5
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作者
刘师良
杜改丽
黄武峰
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机构
河南医学高等专科学校
广西科技大学自动化学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第11期301-304,共4页
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基金
2018年国家级实验教学示范课题(SFZX2018015)。
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文摘
针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场优化蚁群算法的障碍物环境机器人路径规划算法,算法通过斥力改进和虚拟力点设置改进人工势场算法的U形障碍物避免能力,并通过改进势场优化蚁群算法的启发函数、信息素更新和状态转移函数,以调节信息素的自适应更新,从而平衡算法的收敛速度与全局搜索能力。仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于实验采用的已有改进蚁群算法。
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关键词
路径规划
地图栅格化
改进人工势场
蚁群算法
自适应信息素更新
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Keywords
Path Planning
Map Rasterization
Improve Artificial Potential Field
Ant Colony Algorithm
Adaptive Pheromone Update
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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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