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基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统设计与实现
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作者 张永晋 瞿崇晓 +2 位作者 范长军 褚进琦 刘硕 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期18-26,共9页
察打一体化无人机集群在现代战争中应用的潜力巨大,但其大规模部署和实战演练的过程复杂,且耗费大量资源。受蚁群觅食行为启发,文中设计并实现了一套基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统,旨在提供一个真实、灵活且直观易用... 察打一体化无人机集群在现代战争中应用的潜力巨大,但其大规模部署和实战演练的过程复杂,且耗费大量资源。受蚁群觅食行为启发,文中设计并实现了一套基于蚁群优化算法的多无人机侦察打击任务仿真系统,旨在提供一个真实、灵活且直观易用的基准平台,以支持多无人机协同任务的仿真和评估。首先,介绍蚁群优化算法的基本原理,并在此基础上设计无人机集群执行察打任务的仿真流程;接着,构建仿真系统的整体架构,研发相应的机群协同智能算法,以优化察打过程中的路径规划,并利用LÖVE 2D框架开发交互式仿真系统;最后,展示三种具有代表性场景下的模拟效果,并进行系统性定量分析。结果表明,该系统能够为用户提供便捷高效的察打任务仿真,助力不同场景下的作战策略评估与优化。 展开更多
关键词 优化算法 无人机集 侦察打击任务 路径规划 交互式仿真 协同智能
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基于蛇优化蚁群算法的装载机多机作业调度方法
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作者 程雪聪 程茂林 张益鹏 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1912-1920,共9页
为了求解无人驾驶电动装载机多机作业调度问题,提出了一种蛇优化蚁群算法。蛇优化蚁群算法在蚁群算法的基础上,利用蛇优化算法对蚁群算法中的核心参数进行优化,并采用全局异步与精英策略相结合的信息素浓度更新方式来保证算法的运行效... 为了求解无人驾驶电动装载机多机作业调度问题,提出了一种蛇优化蚁群算法。蛇优化蚁群算法在蚁群算法的基础上,利用蛇优化算法对蚁群算法中的核心参数进行优化,并采用全局异步与精英策略相结合的信息素浓度更新方式来保证算法的运行效率。实验采用所罗门(Solomon)测试集中不同客户规模的算例,对蚁群算法、精英蚁群算法、粒子群优化蚁群算法和蛇优化蚁群算法进行对比分析,并将蛇优化蚁群算法应用在无人驾驶电动装载机多机作业调度的真实案例中。所罗门测试集的实验结果表明,针对C1型、R1型和RC1型算例,蛇优化蚁群算法的寻优能力高于其他算法,求解得到的调度方案能够降低总作业成本。真实案例的实验结果验证了蛇优化蚁群算法的有效性。 展开更多
关键词 无人驾驶电动装载机 路径规划 优化算法 算法
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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
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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 加速多算法 正反馈强度调节 稳定最优表 三峡水电站
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遗传-蚁群算法在高性能计算任务调度中的应用 被引量:5
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作者 田智慧 张帅永 高需 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期253-257,共5页
针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素... 针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。 展开更多
关键词 高性能计算 任务调度 遗传算法 算法 信息素
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基于蚁群优化算法的电镀试验台分组式调度方法研究
5
作者 汪守斌 王超 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第6期9-15,57,共8页
电镀试验台分组式调度涉及多个试验台同时进行不同的电镀任务,每个任务有其特定的加工要求和顺序。然而,在实际操作中,由于任务分配不合理和加工顺序未优化,导致试验台之间的资源冲突、等待时间增加。为提高电镀试验台的工作效率,研究... 电镀试验台分组式调度涉及多个试验台同时进行不同的电镀任务,每个任务有其特定的加工要求和顺序。然而,在实际操作中,由于任务分配不合理和加工顺序未优化,导致试验台之间的资源冲突、等待时间增加。为提高电镀试验台的工作效率,研究基于蚁群优化算法的电镀试验台分组式调度方法。通过基于图论的电镀试验任务分组模型,将电镀试验任务进行合理分组。利用基于蚁群优化算法的分组式调度模型,设计一个旨在实现电镀试验任务加工耗时最短化的目标函数。通过运用蚁群优化算法,求解出满足该目标函数条件的最优分组式电镀任务与仪器的加工顺序,从而实现对电镀试验台的高效分组式调度。实验结果显示:蚁群优化算法使用下,电镀试验台的仪器设备资源使用率与负载均衡度优于对比方法,能够有效优化电镀试验台资源分配效果。 展开更多
关键词 优化算法 电镀任务 试验台 分组式调度 图论方法 深度优先搜索算法
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基于ARIMA与GGACO算法的ETL任务调度机制研究
6
作者 周金治 刘艺涵 吴斌 《控制工程》 北大核心 2025年第2期208-215,共8页
随着抽取-转换-加载(extraction-transformation-loading,ETL)系统的ETL任务量增多,任务复杂度和波动性也随之提升,现有的ETL任务调度机制难以满足调度需求,如时间片轮转法受限于弹性调度能力弱、效率低下等缺点。为研究如何提升ETL任... 随着抽取-转换-加载(extraction-transformation-loading,ETL)系统的ETL任务量增多,任务复杂度和波动性也随之提升,现有的ETL任务调度机制难以满足调度需求,如时间片轮转法受限于弹性调度能力弱、效率低下等缺点。为研究如何提升ETL任务调度机制的弹性调度能力以及执行效率,提出了一种基于整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与贪心-遗传-蚁群优化(greedy-genetic-ant colony optimization,GGACO)算法的ETL任务调度机制。初期,建立ARIMA模型并弹性地结合贪心算法计算初始解;中期,利用遗传算法的全局快收敛的特性结合初始解圈定最优解的大致范围;最后,利用蚁群优化算法的局部快速收敛性进行最优解搜索。实验结果表明:该调度机制能够弹性地指导任务调度尽可能地找到最优解,减少任务的执行时间,以及尽可能实现更高效的负载均衡。 展开更多
关键词 弹性调度 ARIMA 贪心算法 遗传算法 优化算法
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有向无环图建模的自动导引车任务调度优化
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作者 胡毅 崔梦笙 +1 位作者 张曦阳 赵彦庆 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1680-1688,共9页
针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约... 针对生产线和仓库之间单载自动导引车(AGV)任务调度的行驶距离优化问题,考虑多种任务选择策略,提出基于二进制粒子群优化的嵌套算法框架(BPSO嵌套框架),求解优化调度方案.针对固定任务选择策略下的优化调度方案求解,考虑任务执行顺序约束和任务节点信息随环境变化,以最小化AGV行驶总距离为目标,建立基于有向无环图建模的动态旅行商问题(DAGDTSP)模型,提出改进遗传算法(IGA)求解模型.实验结果表明,针对AGV任务调度方案的优化,利用IGA算法,能够有效地求解固定任务选择策略下的优化调度方案. BPSO嵌套框架能够提升求解质量,所求解的优化调度方案能够在一定程度上适应任务变化. DAGDTSP模型在不同环境参数设置的测试问题上具备准确性. 展开更多
关键词 任务调度 行驶总距离 有向无环图 遗传算法 粒子优化算法
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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
8
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 概率地图法 真实海域
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基于粒子群和改进蚁群算法的云计算任务调度 被引量:7
9
作者 任小强 聂清彬 +1 位作者 王浩宇 林慧琼 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1797-1804,共8页
针对目前云计算任务调度方法的效率较低和日益多样化的用户服务质量需求等问题,提出一种将粒子群算法和改进蚁群算法结合的混合粒子群蚁群算法(HPSO-ACO),包括建立云计算任务调度模型、用户服务质量模型及虚拟资源节点模型。利用离散型... 针对目前云计算任务调度方法的效率较低和日益多样化的用户服务质量需求等问题,提出一种将粒子群算法和改进蚁群算法结合的混合粒子群蚁群算法(HPSO-ACO),包括建立云计算任务调度模型、用户服务质量模型及虚拟资源节点模型。利用离散型粒子群算法,得到初始解集,转化为蚁群算法信息素的初始值,通过改进蚁群算法的寻径规则和信息素更新规则,得到最终解。通过仿真实验将粒子群算法、蚁群算法和HPSO-ACO算法进行比较,其结果表明,HPSO-ACO算法有效且可行,能够减少任务完成时间和降低完成成本,满足用户服务质量要求。 展开更多
关键词 云计算 有向无环图 用户服务质量 算法 信息素 粒子算法 任务调度方案
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基于优化蚁群算法的露天矿无人矿卡绕跨并行类三维路径规划 被引量:1
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作者 高明宇 鲍久圣 +5 位作者 阴妍 胡德平 张可琨 朱晨钟 王茂森 王凯 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期399-411,共13页
随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特... 随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特性,在该场景下的路径规划具有较大难度。针对无人矿卡在路径规划时绕行过多导致行驶效率低、路径质量差的问题,提出了一种基于优化蚁群算法的“类三维”路径规划方法,并通过仿真和试验验证了算法的有效性。首先,设计了一种基于激光点云的类三维地图构建方法,对滤波和配准后的有效点云数据进行栅格化处理并计算栅格高度,得到了包含障碍物高度信息的类三维地图。其次,以无人矿卡为研究对象,设计了一种三维碰撞检测方法,可在横向和纵向上分别判断障碍物与车体的冲突关系,并根据矿卡结构特征与道路工况制定了一种绕跨并行通行策略,直接跨越对车辆无威胁的障碍物,可在保证安全性的前提下有效提高矿卡的通行效率。然后,优化蚁群算法的初始信息素分布,提高算法的目标导向性,在改进信息素更新策略中考虑最优最差路径,以提高路径搜索的性能和效率;引入自适应多步长移动方式,并设计了一种引入跨障评价的多目标启发函数,仿真结果发现:优化后的蚁群算法在较少和较多障碍物场景搜索到的路径长度分别缩短了16.53%、16.79%,且路径拐点的减少有效提高了路径质量,使得算法生成的路径更符合实际需求。最后,通过搭建多障碍物场景模拟露天矿非结构化区域开展实车模拟试验,结果表明:搭载优化蚁群算法的无人矿卡试验车能跨越部分障碍物,在较少障碍物场景中的通行效率提升20.53%,在较多障碍物场景中的通行效率提升31.62%,且未与障碍物发生刮蹭。因此,所提出的基于优化蚁群算法的绕跨并行类三维路径规划方法可有效缩短路径长度,提高搜索效率与路径质量,在保证安全性的前提下充分发挥无人矿卡宽体高底盘特性。研究结果为露天矿卡无人驾驶技术开发及应用提供了理论参考。 展开更多
关键词 露天矿 无人矿卡 路径规划 类三维地图 优化算法
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基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化 被引量:11
11
作者 曹阳 刘亚军 俞琰 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1077-1081,共5页
为了找到最佳的云计算任务调度方案,缩短云计算任务完成时间,通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势,提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法.首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案,然后采用可行方案初始化蚁群... 为了找到最佳的云计算任务调度方案,缩短云计算任务完成时间,通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势,提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法.首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案,然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布,解决初始信息素匮乏的难题,加快算法收敛速度和搜索能力,提高云计算任务求解效率.在CloudSim平台的实验结果表明,相对于遗传算法,遗传-蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解,可缩短任务完成时间,获得更高的用户满意度. 展开更多
关键词 云计算 遗传算法 任务调度 任务完成时间 算法
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基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法 被引量:44
12
作者 王登科 李忠 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第1期290-293,共4页
在云计算环境中用户数量众多,系统要处理的任务量十分巨大,为了使系统能够高效地完成服务请求,如何对任务进行调度成为云计算研究的重点。提出一种基于粒子群优化和蚁群优化的任务调度算法,该算法首先利用粒子群优化算法迅速求得初始解... 在云计算环境中用户数量众多,系统要处理的任务量十分巨大,为了使系统能够高效地完成服务请求,如何对任务进行调度成为云计算研究的重点。提出一种基于粒子群优化和蚁群优化的任务调度算法,该算法首先利用粒子群优化算法迅速求得初始解,然后根据该调度结果生成蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法得到任务调度的最优解。通过在CloudSim平台进行仿真实验,表明该算法具有较好的实时性和寻优能力,是一种有效的调度算法。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 粒子优化 优化
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基于蚁群算法的测试任务调度优化方法 被引量:11
13
作者 胡涛 马晨辉 +1 位作者 申立群 梁洁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1310-1316,共7页
复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算... 复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算法流程获得测试时间最短的任务调度序列;针对任务序列多解的问题,提出资源均衡度的评价标准,得到最优的资源任务调度序列。基于蚁群算法解决了复杂测试系统任务调度问题,对某实际测试系统资源任务集进行调度仿真,并与随机穷举法对比验证算法的有效性,结果表明该方法能大大节约测试时间。测试实例与当前常用的半串行测试进行对比,测试效率提升了43. 07%;所得结果为最短测试时间任务调度序列中资源均衡度最高的。 展开更多
关键词 任务调度 并行测试 算法 资源均衡度
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基于蚁群优化算法引导深度Q网络的移动机器人路径规划算法
14
作者 李海亮 李宗刚 +1 位作者 宁小刚 杜亚江 《兵工学报》 北大核心 2025年第11期63-76,共14页
针对移动机器人深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)路径规划算法在处理大规模复杂未知环境时收敛速度慢、规划路径差等问题,提出一种结合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法与DQN的路径规划(Ant Colony Optimization Guide DQN,ACOG... 针对移动机器人深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)路径规划算法在处理大规模复杂未知环境时收敛速度慢、规划路径差等问题,提出一种结合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法与DQN的路径规划(Ant Colony Optimization Guide DQN,ACOG-DQN)算法。引入ACO的信息素机制,以有利于到达终点为目标对当前可能路径进行选择,在降低对环境无效探索次数的基础上确定最优路径;对先前路径选择经验利用阈值筛选,形成样本集对Q-network进行训练,利用Q-network确定当前环境下的移动机器人最优路径。以ACO和Q-network分别确定的最优路径以及随机探索确定的最优路径为候选,设计Q-network最优路径权重随时间增大的路径选择机制进行决策,遴选出当前动作,达到路径最终由Q-network完全决策的目标。3组不同复杂环境下的仿真与实体试验结果均表明,新的ACOG-DQN算法相对于DQN算法,在收敛速度、路径质量和算法稳定性方面表现出更优的性能,表明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络算法 优化算法 强化学习 算法优化
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应用蚁群算法的高轨光学遥感卫星多目标成像任务规划方法
15
作者 潘俊峰 崔丽萍 +2 位作者 蔡达 张宏杰 张英辉 《航天器工程》 北大核心 2025年第5期18-28,共11页
针对高轨光学遥感卫星执行多目标成像任务时因进行大量姿态机动而消耗大量的时间和能源导致工作效率低的问题,提出应用蚁群算法的多目标成像任务规划方法。该方法对多目标成像顺序进行重新排序,使多目标成像顺序更合理,减少卫星大角度... 针对高轨光学遥感卫星执行多目标成像任务时因进行大量姿态机动而消耗大量的时间和能源导致工作效率低的问题,提出应用蚁群算法的多目标成像任务规划方法。该方法对多目标成像顺序进行重新排序,使多目标成像顺序更合理,减少卫星大角度往复摆动的情况,能够降低卫星姿态调整总量和缩短任务执行时间,减少能源消耗,提高卫星在轨应用效能。利用10座城市的成像任务对规划方法进行验证,结果表明:卫星完成成像任务的姿态调整角和姿态调整时间都明显减小,可将其应用于高轨光学遥感卫星多目标成像任务规划中。 展开更多
关键词 高轨光学遥感卫星 多目标成像 算法 成像任务优化
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基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究 被引量:2
16
作者 赵强 周敏 《武汉科技大学学报》 CAS 2011年第3期204-209,共6页
描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时... 描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解。应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性。 展开更多
关键词 虚拟企业 生产任务 调度优化 算法
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基于改进蚁群优化算法的输电线路智能选线研究
17
作者 谢枫 孟宪乔 +2 位作者 刘耀中 张家倩 都海波 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1330-1335,共6页
为了提高输电线路选线的效率,降低输电线路的建设成本,提出了一种基于地理信息系统的改进蚁群优化算法。首先,对规划区域进行栅格化建模,阐述传统蚁群优化算法在输电线路选线中的应用原理;然后,针对传统蚁群优化算法易陷入局部最优和搜... 为了提高输电线路选线的效率,降低输电线路的建设成本,提出了一种基于地理信息系统的改进蚁群优化算法。首先,对规划区域进行栅格化建模,阐述传统蚁群优化算法在输电线路选线中的应用原理;然后,针对传统蚁群优化算法易陷入局部最优和搜索到的路径存在较多拐点的问题,提出了信息素浓度自适应更新机制和节点优化机制对其进行改进。实验以安徽省某区域为例进行输电线路选线。实验结果表明,与传统蚁群优化算法相比,改进蚁群优化算法的搜索效率更高,搜索到的路径具有更少的拐点,可以有效减少输电线路的建设成本。 展开更多
关键词 栅格模型 优化算法 节点优化 智能选线
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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
18
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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改进蚁群算法的经编机舌针机构优化设计
19
作者 王栋 郗欣甫 +1 位作者 葛晓逸 孙以泽 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期245-250,共6页
为提升双针床经编机舌针机构运动精度的可靠度,改善多连杆运动带来的累积误差,本研究建立运动精度误差以及位移可靠度模型。对双针床经编机舌针机构进行建模并分析多连杆运动情况,建立舌针连杆机构优化模型。为防止陷入局部最优,采用改... 为提升双针床经编机舌针机构运动精度的可靠度,改善多连杆运动带来的累积误差,本研究建立运动精度误差以及位移可靠度模型。对双针床经编机舌针机构进行建模并分析多连杆运动情况,建立舌针连杆机构优化模型。为防止陷入局部最优,采用改进蚁群算法对舌针机构各杆进行优化设计。优化后的舌针机构满足原先运动需求,且在相同误差情况下位移可靠度有所提升,在x和y方向可靠度整体提升了4.3%和2.14%。此研究可有效解决多连杆运动中的累积误差导致的运动精度问题,具有实际参考价值。 展开更多
关键词 双针床经编机 舌针 改进算法 优化设计
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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
20
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 概率路线图法
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