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基于改进混沌蚁群算法的大凌河水质模型参数反演优化
1
作者 何川 《水利技术监督》 2025年第1期195-199,共5页
为提高大凌河水质模型的预测精度,采用改进的混沌蚁群算法对水质模型进行参数反演优化,对比分析参数优化前后水质模型预测精度。结果表明,相比于参数优化前,水质模型收敛率平均提高15.9%,COD浓度预测误差平均降低10.2%,过程拟合系数平... 为提高大凌河水质模型的预测精度,采用改进的混沌蚁群算法对水质模型进行参数反演优化,对比分析参数优化前后水质模型预测精度。结果表明,相比于参数优化前,水质模型收敛率平均提高15.9%,COD浓度预测误差平均降低10.2%,过程拟合系数平均提高0.24,模型预测精度得到有效提升。研究成果对于河流水质模型预测精度的改善具有参考价值。 展开更多
关键词 水质模拟 参数反演优化 混沌算法 蚁群算法 大凌河
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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
2
作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子群算法 能量分配 系统优化
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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
3
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 蚁群优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图法
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基于加速多蚁群算法的三峡水电站短期优化调度
4
作者 杨柳 杨侃 杨哲 《人民长江》 北大核心 2025年第4期33-40,共8页
在三峡水电站短期优化调度中,提出一种全面提升算法搜索寻优能力的加速多蚁群算法(AMACA)模型:通过增加蚁群规模,将多蚁群分别安排到各机组,分工协作,形成时空耦合的二维搜索矩阵;采用加速搜索策略,加快逐代蚁群搜索开始时间,实现信息... 在三峡水电站短期优化调度中,提出一种全面提升算法搜索寻优能力的加速多蚁群算法(AMACA)模型:通过增加蚁群规模,将多蚁群分别安排到各机组,分工协作,形成时空耦合的二维搜索矩阵;采用加速搜索策略,加快逐代蚁群搜索开始时间,实现信息素的分区反馈调节,加强全局寻优能力;采用邻域搜索策略,通过最优解的小范围振荡,进一步提升水电站开停机和调度策略的可靠性;通过提前生成并嵌套稳定最优表,实现总负荷在机组间的优化分配。运行结果表明:相较于遗传算法、基本蚁群算法和扩展蚁群算法,改进的AMACA算法在运行水头为77.00,86.00 m和102.00 m三种条件下三峡水电站短期优化调度中,均可获得更好的电站调度运行策略,发电耗水量优化效果较为显著。各台机组负荷均在稳定运行区,可有效保障机组避开空蚀振动区运行,提升三峡水电站机组运行稳定性和短期优化调度方案的稳健性。 展开更多
关键词 短期优化调度 机组组合 加速多蚁群算法 正反馈强度调节 稳定最优表 三峡水电站
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基于蚁群算法的电动汽车快速充电站选址与容量确定优化方法
5
作者 王宏刚 陈常龙 于宙 《工程数学学报》 北大核心 2025年第1期188-198,共11页
随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及... 随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及时获得补充能量,提出了一种基于蚁群算法的快速充电站选址与容量确定优化方法。研究考虑了实时定价、使用时间、关键峰值定价以及峰值时间回扣等因素,旨在制定最优充电定价策略。基于此策略,运用蚁群优化算法对电动汽车流量和充电需求进行了深入分析。通过综合考虑建设成本、设备购置成本、维护费用以及用户的行驶成本,构建了一个快速充电站选址与容量确定的优化模型,并采用蚁群算法对该模型进行求解,从而得出最优的选址与容量配置。实验结果表明,所提出的基于蚁群算法的优化方法具有更好的综合性能,适用于实际应用场景。 展开更多
关键词 电动汽车 优化运行 蚁群算法 电动汽车充电站
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基于蚁群优化算法的群塔塔吊平面布置方法研究
6
作者 郑迪 《中国建设信息化》 2025年第1期70-73,共4页
针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优... 针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优化模型。通过蚁群优化算法的应用,实现模型训练与求解,得到最优的平面布置方案。通过对比实验证明,新的布置方法应用可以将塔吊平面倾覆力矩控制在规定要求范围内,提高群塔塔吊整体稳定性。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 塔吊 布置 平面 群塔
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基于蚁群算法的变电站巡检机器人路径优化研究
7
作者 王军 《消费电子》 2025年第2期32-34,共3页
本文研究了基于蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的变电站巡检机器人路径优化问题。随着智能巡检机器人的广泛应用,路径规划问题成为提升巡检效率的关键。本研究通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为,提出一种高效的路径优化方法。结合... 本文研究了基于蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的变电站巡检机器人路径优化问题。随着智能巡检机器人的广泛应用,路径规划问题成为提升巡检效率的关键。本研究通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为,提出一种高效的路径优化方法。结合激光导航系统,实现机器人在变电站环境中的精确定位与路径规划。通过仿真实验,证明该方法能够有效优化巡检路径,减少巡检时间与距离。结果表明,采用蚁群算法算法后,最优巡检路径的总长度为273.9米,显著低于传统路径规划方法。研究还提出了蚁群算法中信息素更新与选择概率的调整策略,进一步提高了路径规划的精度与效率。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径优化 巡检机器人 激光导航 路径规划
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基于蚁群算法的产品形态优化设计
8
作者 肖旺群 王紫雯 朱飞跃 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 2025年第3期253-262,共10页
为高效精准地进行产品形态优化设计,构建基于蚁群算法的产品形态优化设计模型,通过建立节点选择概率公式、动态贡献值更新方程和多目标适应度函数,并利用Matlab系统实现模型的运算。以水陆两栖消防供排水机器人为工程应用实例,基于广泛... 为高效精准地进行产品形态优化设计,构建基于蚁群算法的产品形态优化设计模型,通过建立节点选择概率公式、动态贡献值更新方程和多目标适应度函数,并利用Matlab系统实现模型的运算。以水陆两栖消防供排水机器人为工程应用实例,基于广泛收集的15个代表性图片样本与3个感性意象词汇(合理的、智能的、灵巧的)样本,运用感性工学理论建立感性意象量表评价体系,并对样本进行形态解构。在Matlab系统中完成数据预处理、算法参数设置和迭代运算后,输出最优形态组合方案并进行三维呈现。最后利用虚拟现实(VR)仿真实验对输出方案进行分析评价,获得11组有效评价验数据。结果表明:优化方案2在3个感性意象维度的评价均值分别提升至4.82(合理的)、4.91(智能的)和4.91(灵巧的),显著优于基准方案,设计的产品更加符合用户的感性需求,充分验证了该模型在实现产品形态与用户感性需求精准匹配方面的工程实用价值。 展开更多
关键词 蚁群算法 形态优化 虚拟现实技术 工业设计 感性工学 MATLAB 感性需求
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基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法 被引量：2
9
作者 李维波 彭智明 +2 位作者 张浩 张茂杰 方华亮 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期139-147,共9页
[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索... [目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。 展开更多
关键词 混合发电系统 自适应蚁群算法 容量配置 动态信息素 经济性
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基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度 被引量：3
10
作者 于晓丹 《红水河》 2024年第5期115-121,共7页
针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进... 针对微电网的经济优化调度问题,笔者提出一种基于改进蚁群优化算法的微电网多目标优化调度策略。结合微电网中各发电单元的发电特性,构建微电网多目标优化调度模型,对蚁群优化算法存在的不足进行改进,并采用Matlab对所提出的优化策略进行验证。结果表明:改进蚁群优化算法的寻优性能和收敛性能均明显优于蚁群优化算法的,寻优迭代次数减少了87%;改进蚁群优化算法能显著降低微电网的总运行成本,且各微电源出力情况也符合其工作特性。该策略对微电网实际优化调度具有一定的参考价值和指导作用。 展开更多
关键词 微电网 蚁群优化算法 多目标优化 优化调度
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基于蚁群算法的多目标农产品物流配送路径优化 被引量：1
11
作者 王宁 杨正华 《信息技术与信息化》 2024年第9期108-113,119,共7页
针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多... 针对农产品物流配送的路径优化问题,考虑将运输总成本、碳排放量、客户满意度融入其中,建立多目标农产品物流配送模型,提出一种改进蚁群算法,在基础蚁群算法的基础上,初始化信息素浓度、信息素更新策略、动态化信息素挥发因子,并引入多种局部搜索,以某物流企业为例,对所提算法和现有算法进行对比,得出几种算法各自的配送路径、运输成本、碳排放量、客户满意度。实验结果表明,对比其余现有算法,所提出的改进蚁群算法搜索收敛速度更快且求解出来的效果更好,从而证明改进后算法性能更好。 展开更多
关键词 多目标优化 改进蚁群算法 软硬时间窗 车辆路径优化问题 冷链物流
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改进蚁群算法无人机三维航迹规划
12
作者 时光泰 王合龙 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期18-23,共6页
蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,... 蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,使得蚂蚁沿着起点到终点的连线进行探索,蚁群的探索更具方向性;同时,在启发函数中考虑到了转角因素对航迹平滑性的影响,用以提升航迹规划的质量;另外,采用自适应挥发系数,动态调整信息素挥发速率,避免前期过于快速地收敛到局部最优,也确保后期加速收敛,不使算法陷入无休止的计算中,并采用冗余节点消除策略对航迹做了进一步优化。 展开更多
关键词 无人机航迹规划 蚁群算法 自适应挥发系数 信息素差异分布策略
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基于链路质量预测的UANET改进蚁群路由算法
13
作者 曾囿钧 周劼 +3 位作者 刘友江 曹韬 杨大龙 刘羽 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第3期240-246,共7页
无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该... 无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该算法利用双向门控循环单元-全连接神经网络(BiGRU-FCNN)预测无人机节点之间的链路质量,然后根据预测的链路质量,利用蚁群算法寻找最优的2条路径进行业务数据传输。仿真结果表明,提出的路由算法相较于传统的Dijkstra算法,在随机路点(RWP)及随机游走(RW)移动模型下,丢包率分别降低了2.75%、4.5%。 展开更多
关键词 无人机自组网路由 蚁群优化算法 双向门控循环单元 全连接神经网络(FCNN)
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基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化 被引量：3
14
作者 梅真 龚嘉诚 +2 位作者 高毅超 魏琳 李海锋 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期799-809,共11页
提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自... 提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。 展开更多
关键词 主动控制 结构-控制系统 一体化优化 自适应遗传算法 多种群
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基于改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法
15
作者 潘欣明 王静安 +1 位作者 邱子峻 高卫东 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对目前色纺企业在色纺纱品种多、订单批量小、色纺工艺变化大的情况下,人工生产易出现调度困难和效果差的问题,提出一种采用改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法。基于实际生产条件和要求,建立了色纺细纱工序生产调度模型,以订单交期... 针对目前色纺企业在色纺纱品种多、订单批量小、色纺工艺变化大的情况下,人工生产易出现调度困难和效果差的问题,提出一种采用改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法。基于实际生产条件和要求,建立了色纺细纱工序生产调度模型,以订单交期积分规则评分、细纱机等待翻改的停台时间、最大完工时间和订单超期总数为目标,考虑了细纱机接续生产纱线品种相似度,并改进了蚁群算法,以色纺企业不同规模细纱机和订单量的生产调度问题进行仿真实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。研究表明,此改进蚁群算法生产调度效果优于人工调度方法,能够满足色纺企业实际场景下生产调度的需要。 展开更多
关键词 色纺企业 生产调度 多目标优化 改进蚁群算法
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一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法 被引量：5
16
作者 刘道华 倪永军 +1 位作者 孙芳 张飞 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期141-147,共7页
为了快速、准确地获得多峰函数的全局峰值以及局部峰值,在给出Henon混沌映射技术的基础上,提出了一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法.该方法将复杂函数的数值解所构成的数字字符转化为蚁群搜索路径上的城市分布网,并构建同函数变量个... 为了快速、准确地获得多峰函数的全局峰值以及局部峰值,在给出Henon混沌映射技术的基础上,提出了一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法.该方法将复杂函数的数值解所构成的数字字符转化为蚁群搜索路径上的城市分布网,并构建同函数变量个数相同的蚁群进行全局搜索求解,采用混沌映射技术自适应更新蚁群优化路径上的信息素量.采用低维及高维Benchmark测试函数验证该优化方法的求解性能,并同引力搜索算法以及其他文献方法作求解对比.通过对比可知,该方法在低维多峰函数优化时,其搜索效率均2倍高于其他文献方法.对于维数高于5维的高维函数,该方法的优化效率同其他文献方法基本相同,但在获得全局解及局部解的能力以及所求解的精度均远高于其他文献方法. 展开更多
关键词 混沌 蚁群算法 多峰函数 优化 自适应调整策略
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融合改进莱维飞行的混沌粒子群算法
17
作者 段艳 潘峰 《长江信息通信》 2025年第1期67-69,72,共4页
为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高... 为提升粒子群优化算法的性能,文章提出了一种融合改进莱维飞行策略的混沌粒子群算法chaoLPSO。首先,通过引入改进的混沌序列来初始化粒子群,从而增强了算法的全局搜索能力;同时,采用分段式自适应权重策略来调整粒子的速度和位置,以提高算法的收敛速度;此外,通过引入改进的莱维飞行策略,增加了搜索范围,有助于克服局部最优问题。在4个经典测试函数上的验证结果表明,chaoLPSO算法在搜索性能和收敛速度方面均优于传统粒子群算法。 展开更多
关键词 混沌优化 粒子群算法 莱维飞行 全局搜索 优化问题
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基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法 被引量：11
18
作者 张立毅 费腾 +1 位作者 刘婷 张锦 《中国民航大学学报》 CAS 2011年第3期61-64,共4页
以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有... 以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。 展开更多
关键词 应急物流 路径优化 蚁群算法 混沌扰动 医疗器械
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基于改进多因素蚁群算法的路径规划研究
19
作者 吴学礼 史思远 +2 位作者 宋凯 甄然 袁明明 《无线电工程》 2025年第1期11-17,共7页
针对传统蚁群(Ant Colony Optimization,ACO)算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解和算法能耗高等问题,提出了一种改进的ACO算法。针对算法迭代初期盲目搜索的问题,改进了初始信息素的分配方式,进行不均匀分配;考虑到路径... 针对传统蚁群(Ant Colony Optimization,ACO)算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解和算法能耗高等问题,提出了一种改进的ACO算法。针对算法迭代初期盲目搜索的问题,改进了初始信息素的分配方式,进行不均匀分配;考虑到路径成本,将多目标函数用于改进启发式函数;采用改进伪随机转移策略,加快算法的收敛速度;改进了信息素更新规则和自适应挥发系数,平衡了收敛速度和全局寻优;将算法得出的最优路径进行节点优化,减少路径长度和转弯次数,充分发挥移动机器人的灵活性和机动性。通过仿真和对比实验验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 多目标函数 伪随机 自适应挥发系数
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基于改进蚁群的供应链自动调度算法研究
20
作者 马仲能 李春晖 +2 位作者 周松涛 赖莉敏 梁远星 《电子设计工程》 2025年第6期44-47,52,共5页
针对电力供应链中物资资源调度流程复杂、调度时间尺度长等问题,文中设计了一种以几何法为基础的改进蚁群调度优化算法。该算法在传统蚁群算法的基础上,引入几何法对初始信息素进行差异化设计,加快了算法的收敛速度,并融入以起始点和目... 针对电力供应链中物资资源调度流程复杂、调度时间尺度长等问题,文中设计了一种以几何法为基础的改进蚁群调度优化算法。该算法在传统蚁群算法的基础上,引入几何法对初始信息素进行差异化设计,加快了算法的收敛速度,并融入以起始点和目标点为导向的启发式函数,避免了蚁群算法在寻优迭代过程中的锁死问题,改进后信息素的更新方式提高了算法在供应链自动调度过程中的收敛速度。在Matlab中进行的仿真实验结果表明,改进蚁群算法在4种仿真环境下的路径长度均在35以下,迭代次数约为35次,运行时间和长度方差均为8以下,提高了调度优化过程的收敛速度且降低了调度时间尺度。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 电力供应链 优化调度 几何法 改进信息素
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