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基于多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法的装配序列优化
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作者 黎响 王永 田德 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期565-575,共11页
装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精... 装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。 展开更多
关键词 装配序列规划 风电机组 参数 多策略混合鲸鱼-算法
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基于改进蚁群算法的机器人路径规划 被引量:1
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作者 张浩 刘薇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1142-1149,共8页
针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素... 针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素的初始浓度,降低算法前期搜索的盲目性;其次,引入自适应因子动态调节启发函数,增加蚂蚁选择全局最优节点的期望程度,降低算法的收敛时间;最后,在每代蚁群中进行统计分析,提取每代蚂蚁路径最优、最差、平均三个特征参数,并根据迭代次数动态调整信息素更新函数。仿真结果表明,本文改进算法与蚁群系统、精英排序算法、传统蚁群算法相比,最优路径长度分别缩短2.7%、3.2%、5.4%,最优路径次数分别增加42%、53%、62%,最差路径长度分别缩短49%、62%、73%。研究显示,本文改进算法具有更强的全局寻优能力和较好的应用价值。 展开更多
关键词 算法 路径规划 转移概率 自适应调整
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考虑结晶器在线调宽浇次计划的改进蚁群算法
3
作者 李毅仁 王柏琳 +2 位作者 袁帅鹏 李铁克 王阳 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期614-622,633,共10页
针对炼钢-连铸调度中的浇次计划编制问题,结合结晶器在线调宽技术,以最小化加权成本(包括浇次间炉次切换成本、连铸机停机成本和结晶器在线调宽成本)为目标对传统模型进行改进,建立了新的浇次计划编制模型。同时,借鉴车辆路径问题的优... 针对炼钢-连铸调度中的浇次计划编制问题,结合结晶器在线调宽技术,以最小化加权成本(包括浇次间炉次切换成本、连铸机停机成本和结晶器在线调宽成本)为目标对传统模型进行改进,建立了新的浇次计划编制模型。同时,借鉴车辆路径问题的优化思路构建了改进的蚁群算法,算法设计了节点排序规则和节点选择规则,并引入奖惩因子和分位参数提高搜索广度和适应性。最后,利用实际生产数据验证了模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 炼钢-连铸 浇次计划 算法 车辆路径问题 奖惩因子
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基于遗传和蚁群交互算法的穴盘苗稀植移栽路径优化
4
作者 蔡继萌 王卫兵 +3 位作者 曲家灏 郭小龙 李国栋 吴潇雨 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期248-258,共11页
针对穴盘苗移栽到低密度穴盘路径规划效率低下问题,基于遗传算法和蚁群算法提出蚁群-遗传(ant colony-genetic optimization algorithm,ACGO)和遗传-蚁群(genetic-ant colony optimization algorithm,GACO)交互算法进行稀植移栽路径优... 针对穴盘苗移栽到低密度穴盘路径规划效率低下问题,基于遗传算法和蚁群算法提出蚁群-遗传(ant colony-genetic optimization algorithm,ACGO)和遗传-蚁群(genetic-ant colony optimization algorithm,GACO)交互算法进行稀植移栽路径优化。通过仿真试验,使用固定顺序法和其他5种算法计算从72-32、72-50、128-50、128-32孔穴盘的移栽路径长度,对比分析不同算法在优化路径长度和计算时间上的差异,并通过相对标准差评估算法的稳定性。结果显示,在72孔到32孔穴盘移栽中,对比固定顺序法,GACO算法的平均路径长度缩短59.3%,平均计算时间为5.15 s,相对标准差约为1.5%;ACGO算法的平均路径长度缩短19.2%,平均计算时间为13.50 s,相对标准差约为1%。进一步研究显示,ACGO算法在200孔移栽至72孔和105孔场景的优化效果弱于贪婪算法,而GACO算法在不同孔数组合和缺苗数下展现出更高的普适性和稳定性。研究表明,ACGO和GACO 2种交互算法均可提升原算法的性能,但GACO算法在处理复杂稀植移栽路径规划问题时表现更为优越。 展开更多
关键词 穴盘苗 稀植移栽 路径优化 交互算法 遗传-算法
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面向路径规划的双向交互多步蚁群算法研究
5
作者 陈旭飞 胡耀炜 +2 位作者 丛培龙 赵启超 汤萍萍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期166-176,共11页
针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索... 针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索,采用自适应步长策略,解决算法陷入局部最优和蚂蚁灵活度不高的问题。使用自适应蚁群种群数量策略和改进启发式函数对算法进行优化,用双向蚁群的节点距离指数来指导算法节点转移,加快算法收敛速度。经实验仿真数据表明,该研究的双向交互多步蚁群算法在路径规划问题上,不仅可以全局快速收敛,而且具有高度稳定性和更短的运算时间,得到的解的质量和收敛速度相较于参考文献中对比的改进蚁群算法、基于终端距离指标的多步蚁群算法更具优越性。 展开更多
关键词 路径规划 算法 自适应步长 双向交互 节点距离指数 启发式函数
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改进蚁群算法无人机三维航迹规划
6
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 算法 自适应挥发系数 信息素差异分布策略
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SS-LMS自适应均衡算法的CTLE设计
7
作者 唐明华 尤浩龙 +2 位作者 李刚 赵珍阳 陈建军 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第1期190-197,共8页
随着先进工艺和技术的不断进步,要想保证数据在高速传输中的正确性,均衡器需要有更高的补偿和更低的功耗,才能实现高效通信。基于12 nm互补金属氧化物半导体工艺,设计了一种高增益、低功耗的自适应连续时间线性均衡器(continuous time l... 随着先进工艺和技术的不断进步,要想保证数据在高速传输中的正确性,均衡器需要有更高的补偿和更低的功耗,才能实现高效通信。基于12 nm互补金属氧化物半导体工艺,设计了一种高增益、低功耗的自适应连续时间线性均衡器(continuous time linear equalizer,CTLE),该均衡器采用2级级联结构来补偿信道衰减,并提高接收信号的质量。此外,自适应模块通过采用符号-符号最小均方误差(sign-sign least mean square,SS-LMS)算法,使抽头系数加快了收敛速度。仿真结果表明,当传输速率为16 Gbit/s时,均衡器可以补偿-15.53 dB的半波特率通道衰减,均衡器系数在16×10^(4)个单元间隔数据内收敛,并且收敛之后接收误码率低于10^(-12)。 展开更多
关键词 连续时间线性均衡器 自适应 符号-符号最小均方误差算法
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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:5
8
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
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基于自适应多态蚁群优化的智能体路径规划
9
作者 邢娜 邸昊天 +2 位作者 尹文杰 韩亚君 周洋 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2330-2337,共8页
在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全... 在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全局搜索能力,避免陷入局部最优解。改进的信息素更新策略和路径选择记录表构造进一步提高路径规划的准确性。通过3次B样条平滑曲线对路径进行处理,有效减少拐点,实现路径的平滑化。经过MATLAB和机器人操作系统(ROS)-Gazebo仿真验证,结果表明:所提算法在复杂环境下具有良好的可行性。综上所述,所提算法为智能体全局搜索带来了显著的优化和改进。 展开更多
关键词 路径规划 自适应多态算法 B样条 机器人操作系统 Gazebo平台
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基于增强蚁群算法的分类垃圾收运路径优化
10
作者 朱柯全 易军凯 魏依然 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1512-1518,共7页
考虑垃圾类型与车辆收容类型的多样性以及城市道路的复杂性,建立一种城市道路的垃圾收运问题模型,提出一种结合莱维飞行与精英引导策略的增强蚁群算法Lévy-EGACO。通过变更搜索机制和信息素更新策略,以最小化总运输成本为目标,提... 考虑垃圾类型与车辆收容类型的多样性以及城市道路的复杂性,建立一种城市道路的垃圾收运问题模型,提出一种结合莱维飞行与精英引导策略的增强蚁群算法Lévy-EGACO。通过变更搜索机制和信息素更新策略,以最小化总运输成本为目标,提高求解复杂路径规划的效率。通过仿真实验运行,验证了所设模型的合理性与增强算法的有效性,实现了城市分类垃圾收运路径的优化。 展开更多
关键词 车辆路径规划 城市道路 垃圾分类收运 增强算法 莱维飞行 精英引导 成本最小
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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:3
11
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 自适应算法 容量配置 动态信息素 经济性
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基于蚁群算法的交通-配电网抢修恢复优化决策方法 被引量:4
12
作者 颜文婷 李长城 +2 位作者 孟祥飞 张沛 路婷婷 《现代电力》 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
极端事件导致大停电后,受损的交通道路会影响电网抢修车队前往故障线路区域的进度,从而延缓配电网恢复。为此,提出了一种结合损坏道路修复的配电网抢修恢复方法。首先,在分析不同受损道路对抢修车行驶影响的基础上,构建交通网抢修车约... 极端事件导致大停电后,受损的交通道路会影响电网抢修车队前往故障线路区域的进度,从而延缓配电网恢复。为此,提出了一种结合损坏道路修复的配电网抢修恢复方法。首先,在分析不同受损道路对抢修车行驶影响的基础上,构建交通网抢修车约束。其次,考虑受损道路抢修对电网抢修的影响,以配电网失电量最小为目标,协调线路抢修和道路修复建立配电网抢修策略模型,并采用蚁群算法对所提模型进行求解。最后,以IEEE33节点配电网与一个12节点交通网相耦合的系统作为算例进行分析,仿真结果表明,所提方法切实有效提高了配电网抢修速度,减小了大停电后配电网负荷的失电量。所提方案更适用于灾害发生的实际情况,可为配电网灾后恢复提供参考。 展开更多
关键词 配电网恢复 抢修资源调度 交通-配电网 道路损坏 算法
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采用最大-最小蚁群算法的励磁系统参数辨识 被引量:6
13
作者 毛晓明 蔡永智 赵勇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期51-55,共5页
为获得发电机励磁系统准确的模型参数,对BPA(bonneville power administration)软件中励磁系统典型仿真模型进行深入分析,得到模型参数与励磁系统大、小阶跃响应特性的关联关系。结合实际情况,对需辨识参数进行筛选,对参数取值范围进行... 为获得发电机励磁系统准确的模型参数,对BPA(bonneville power administration)软件中励磁系统典型仿真模型进行深入分析,得到模型参数与励磁系统大、小阶跃响应特性的关联关系。结合实际情况,对需辨识参数进行筛选,对参数取值范围进行限制。采用最大-最小蚁群算法对参数进行辨识,先求得影响发电机空载电压小干扰阶跃响应特性的主要参数,再得到影响发电机空载电压大干扰阶跃响应特性的主要参数。BPA计算得到的辨识模型仿真曲线与实测数据吻合良好,仿真结果表明了辨识方法的有效性。 展开更多
关键词 励磁系统 参数辨识 最大-最小算法 电压阶跃响应
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基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化 被引量:20
14
作者 林基明 班文娇 +1 位作者 王俊义 童记超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期675-680,共6页
针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际... 针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。 展开更多
关键词 分布式数据库 遗传算法 最大最小算法 最优查询执行计划 并行
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自适应蚁群算法的无人机三维航迹规划 被引量:10
15
作者 张骜 毛海亮 +1 位作者 卞鹏 陈侠 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期24-29,共6页
针对传统蚁群算法三维空间节点多、算法搜索难度大等问题,提出自适应蚁群(IAACO)算法的无人机三维航迹规划算法。首先,通过栅格划分三维空间,使该算法可以应用于三维航迹规划;然后,建立一种不均匀的初始信息素矩阵,并加入一个自适应的... 针对传统蚁群算法三维空间节点多、算法搜索难度大等问题,提出自适应蚁群(IAACO)算法的无人机三维航迹规划算法。首先,通过栅格划分三维空间,使该算法可以应用于三维航迹规划;然后,建立一种不均匀的初始信息素矩阵,并加入一个自适应的信息素挥发因子,提高了算法的搜索效率,同时也加快了算法的收敛速度;最后,通过定义三维的长度指标函数和角度指标函数,进一步建立无人机航迹优化的目标函数,实现了三维航迹规划的全局优化。仿真结果表明,所提算法运行时间更短、收敛速度更快,规划出的航迹也更短更平滑。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 算法 自适应算法
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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割 被引量:5
16
作者 冯登超 杨兆选 乔晓军 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期391-394,共4页
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早... 针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。 展开更多
关键词 植物病斑 算法 Gauss—Markov随机场 自适应分割
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基于牛顿-蚁群算法与选择性谐波调制的电网功率放大器宽频控制策略 被引量:1
17
作者 代子阔 史可鉴 +3 位作者 赵晨星 张天成 徐妍 汪诚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期97-109,共13页
选择性谐波消除/生成脉宽调制技术能与多电平电力电子变换器相结合,实现低开关频率下的高频电网谐波功率复现。然而,为生成特定次谐波,需要求解非线性开关角方程,其求解精度受开关角初值选取约束,且实时性随着谐波次数的增加而降低。因... 选择性谐波消除/生成脉宽调制技术能与多电平电力电子变换器相结合,实现低开关频率下的高频电网谐波功率复现。然而,为生成特定次谐波,需要求解非线性开关角方程,其求解精度受开关角初值选取约束,且实时性随着谐波次数的增加而降低。因此提出一种基于牛顿-蚁群算法的实时选择性谐波生成脉宽调制技术。通过建立开关角方程,利用蚁群算法求解初值,进一步结合牛顿算法获得不同开关频率及计算步长对应的最多谐波数目,并分析得到调制比-开关角对应关系。通过查找表获得初始开关角,并前馈至电压控制环路,实现对特定次谐波的无静差跟踪。最后以级联H桥多电平变换器为例,搭建仿真与实验平台,验证了理论分析的正确性与所提策略的可行性。 展开更多
关键词 选择性电网谐波功率放大器 级联多电平逆变器 牛顿-算法 实时选择性谐波生成脉宽调制
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基于最小生成1-树动态候选集的蚁群算法
18
作者 赵玲 刘三阳 寇晓丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期42-44,共3页
利用旅行商问题中最优路径和生成树之间的关系,论文将最小生成1-树的概念引入蚁群算法,并提出一种新的量度来构造动态候选集。通过数据实验,表明该算法不仅有效地防止了解的退化,而且提高了搜索精度,收敛性有了明显改善。
关键词 算法 最小生成1- 旅行商问题 候选集
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基于动态自适应蚁群优化算法的移动机器人路径规划
19
作者 聂清彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期351-354,共4页
针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融... 针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融合了A*算法,改进了传统ACO算法当中的期望启发信息,加入可能陷入U型障碍物陷阱的防死锁机制,改进信息素更新方式,包括:利用最大最小蚂蚁系统设置信息素浓度的最大最小值,防止搜索出现停滞现象;加入动态调整因子动态增强最优路径上的信息素浓度,降低较差路径上的信息素浓度,使得后续蚂蚁的选择方向更明确,引导蚂蚁朝全局最优路径上移动,加速算法收敛。仿真实验结果表明:改进算法的收敛速度比传统ACO算法提高了20%以上,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 移动机器人 优化算法 路径规划 自适应调整 信息素
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基于改进蚁群算法的AGV路径规划研究 被引量:3
20
作者 屈新怀 许成龙 +1 位作者 丁必荣 孟冠军 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第7期865-869,共5页
针对传统蚁群算法在自动导引车(automated guided vehicle,AGV)路径规划研究中存在收敛速度慢、搜索能力差以及容易陷入局部最优等问题,文章提出一种改进蚁群算法。引入自适应启发式函数,增加蚁群寻优方向性;改进信息素更新策略,避免陷... 针对传统蚁群算法在自动导引车(automated guided vehicle,AGV)路径规划研究中存在收敛速度慢、搜索能力差以及容易陷入局部最优等问题,文章提出一种改进蚁群算法。引入自适应启发式函数,增加蚁群寻优方向性;改进信息素更新策略,避免陷入局部最优解;动态调整信息素挥发系数,使其随着迭代时期而减小,从而提高算法搜索效率、加快算法收敛速度。仿真实验结果表明,相较于其他算法,在相同环境下文章所提改进蚁群算法具有较好的收敛性和较高的寻优能力。 展开更多
关键词 算法 自动导引车(AGV) 路径规划 自适应 信息素
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