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基于遗传自适应蚁群系统算法的中继路由方法 被引量:11
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作者 陈可 胡晓光 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期571-579,共9页
针对实际电力线载波抄表系统中现有中继路由算法的不足,提出一种基于遗传自适应蚁群系统算法的动态中继路由方法。利用遗传算法的快速全局搜索能力获得路径信息素的初始分布,再结合蚁群算法的正反馈收敛机制,同时依据搜索情况对状态转... 针对实际电力线载波抄表系统中现有中继路由算法的不足,提出一种基于遗传自适应蚁群系统算法的动态中继路由方法。利用遗传算法的快速全局搜索能力获得路径信息素的初始分布,再结合蚁群算法的正反馈收敛机制,同时依据搜索情况对状态转移概率因子、信息素挥发因子、信息素强度等参数进行自适应调整,最终获得最优路由线路。通过仿真实验验证该算法的收敛性、鲁棒性和抗毁性,算法能够根据电力线信道的变化情况以相对较少的迭代次数收敛到最优路径,提高整个抄表系统的时效性。 展开更多
关键词 抄表 遗传算法 自适应 蚁群系统算法 动态中继路由
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基于改进蚁群系统算法与矢量和法的边坡临界滑动面搜索 被引量:4
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作者 张朝贤 侯明勋 +1 位作者 孙红 葛修润 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第2期186-191,共6页
边坡临界滑动面的确定是边坡抗滑稳定分析中的关键问题之一。针对基本蚁群算法搜索边坡临界滑动面效率低、效果差的缺点,提出运用蚁群系统算法结合矢量和法来搜索边坡任意形状临界滑动面的位置,并引入蚂蚁分工机制和信息素平滑化机制来... 边坡临界滑动面的确定是边坡抗滑稳定分析中的关键问题之一。针对基本蚁群算法搜索边坡临界滑动面效率低、效果差的缺点,提出运用蚁群系统算法结合矢量和法来搜索边坡任意形状临界滑动面的位置,并引入蚂蚁分工机制和信息素平滑化机制来改进算法的全局寻优性能。通过对澳大利亚计算机应用协会(ACADS)设计的两道经典考题以及一个水库岸坡的分析计算,验证了改进搜索算法的可行性和准确性。计算结果对比分析表明,改进的蚁群系统算法很好地提高了搜索效率,且可以有效地避免算法陷入早熟停滞。 展开更多
关键词 边坡 非圆弧临界滑动面 滑面搜索 蚁群系统算法 矢量和分析方法
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基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究 被引量:4
3
作者 高麟 杜文 《物流技术》 2005年第6期50-52,共3页
通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。
关键词 车辆路径问题 蚁群系统算法 组合优化 启发式算法
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基于改进跳点搜索和蚁群算法的机器人多目标点巡检规划 被引量:1
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作者 芮宏斌 李耒 +2 位作者 解晓琳 彭家璇 郭旋 《动力学与控制学报》 2024年第7期70-79,共10页
针对移动机器人的多目标点巡检规划问题,本文提出了一种融合改进跳点搜索算法(JPS)与蚁群算法(ACO)的路径规划算法.首先,在JPS算法的评估函数中引入角度引导因子,使路径具有更强的导向性;然后,综合考虑路径距离、平滑度、安全性对评估... 针对移动机器人的多目标点巡检规划问题,本文提出了一种融合改进跳点搜索算法(JPS)与蚁群算法(ACO)的路径规划算法.首先,在JPS算法的评估函数中引入角度引导因子,使路径具有更强的导向性;然后,综合考虑路径距离、平滑度、安全性对评估函数的影响,以获得综合性能更优的路径;其次,提出了双向的逆向跳点剔除规则,筛除了多余节点,从而进一步降低路径长度并提高路径平滑度;最后,将多目标优化得到的路径综合性能替代传统旅行商问题(TSP)中的距离因子,并使用自适应蚁群算法来实现多巡检点的路径规划问题.仿真结果表明,改进JPS算法与传统JPS算法相比,具有更好的综合性能;同时应用于多巡检点规划时,具有更强的有效性和实用性. 展开更多
关键词 巡检机器人 路径规划 跳点搜索算法 多目标优化 蚁群系统算法
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基于最小Steiner树的无线传感器网络数据融合算法 被引量:6
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作者 李志宇 史浩山 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期558-564,共7页
能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计首要考虑的问题,可以通过数据融合合并冗余数据而有效地节约网络能耗。WSN数据融合可以看作是寻找覆盖源节点和Sink节点的最小Steiner树(MST)问题。文章提出了一种MAX-MIN蚂蚁系统算法和自... 能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计首要考虑的问题,可以通过数据融合合并冗余数据而有效地节约网络能耗。WSN数据融合可以看作是寻找覆盖源节点和Sink节点的最小Steiner树(MST)问题。文章提出了一种MAX-MIN蚂蚁系统算法和自适应蚁群系统算法相结合的MST构造算法(MMACS),在此基础上,提出了一种基于MST的WSN数据融合算法(DAMST),该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMACS算法构造MST,源节点的数据发送到构造好的MST上,经过融合后传输到Sink节点,减少了网络中传输的数据量。通过与其它算法比较,仿真表明DAMST算法降低了网络总能耗和平均时延,延长了网络生存时间。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 最小Steiner树 MAX-MIN蚂系统算法 自适应蚁群系统算法
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基于改进ACS算法的复杂环境多目标路径规划研究
6
作者 刘健 沈芸亦 +1 位作者 邱锦 罗亚松 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第S02期169-177,共9页
为避免蚁群系统(ACS)算法易陷入局部最优、路径折点多的缺陷,实现特种无人车在复杂环境下行驶的安全性强、时间短、隐蔽性好等目标,提出了一种改进ACS复杂环境多目标路径规划算法。在2.5维栅格地图下基于变异系数法对单元格中的地形信... 为避免蚁群系统(ACS)算法易陷入局部最优、路径折点多的缺陷,实现特种无人车在复杂环境下行驶的安全性强、时间短、隐蔽性好等目标,提出了一种改进ACS复杂环境多目标路径规划算法。在2.5维栅格地图下基于变异系数法对单元格中的地形信息进行综合评价并得到地形信息综合评价值,在此基础上对基本ACS算法进行改进,增加可选节点优化规则改进蚂蚁选择节点的方式,并使用加入高程信息的A*算法和地形信息综合评价值改进转移概率。仿真结果表明改进的ACS算法能优化路径的安全性、隐蔽性和无人车的行驶时间,算法具有有效性。 展开更多
关键词 无人车 蚁群系统算法 路径规划 多目标 变异系数法
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基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法 被引量:1
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作者 缪鹍 王介源 曹宇 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期211-220,共10页
列车节能运行优化可降低列车的运行能耗,从而降低轨道交通运营成本,但对于坡度、坡长、限速等条件多变的线路,既有节能优化方法难以给出合理的工况组合方案,因此提出基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法。首先,将列车运行区... 列车节能运行优化可降低列车的运行能耗,从而降低轨道交通运营成本,但对于坡度、坡长、限速等条件多变的线路,既有节能优化方法难以给出合理的工况组合方案,因此提出基于离散微区间工况选择的列车节能运行优化方法。首先,将列车运行区间离散为等距的微区间,建立节能运行优化模型;其次,通过考虑相邻2个迭代最优解之间差异的启发效应,对蚁群系统算法(ACS算法)进行改进,提出改进的蚁群系统算法(ACSd算法);然后,采用ACSd算法在微区间中直接选择运行工况;最后,将节能和准时的要求同时纳入目标函数和算法的启发因子,并提出调节信息素浓度的时间补偿机制处理时间误差。以北京亦庄地铁线某个多坡段区间为例,将所提方法与既有能量分配法的优化结果进行对比,并对分别采用ACSd算法和ACS算法选择运行工况所获得的优化结果进行对比。结果表明:基于微区间工况选择的优化方法较能量分配方法降低能耗29.1%;采用ACSd算法进行列车节能运行优化较ACS算法降低能耗9.9%。 展开更多
关键词 列车节能 驾驶策略 运行优化 蚁群系统算法 离散微区间
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一种新的基于ACSA的ad hoc多径QoS选路方法
8
作者 刘良桂 酆广增 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2008年第5期30-35,共6页
ad hoc网络中基于蚁群系统算法(Ant Colony System Algorithms,ACSA)的路由协议已经被广泛地研究,但其中的大部分本质上都属于单径路由协议,使得源宿之间最短路径上的主机负担加重。另一方面,由于引入了蚂蚁的正反馈机制,使得协议本身... ad hoc网络中基于蚁群系统算法(Ant Colony System Algorithms,ACSA)的路由协议已经被广泛地研究,但其中的大部分本质上都属于单径路由协议,使得源宿之间最短路径上的主机负担加重。另一方面,由于引入了蚂蚁的正反馈机制,使得协议本身比较差的鲁棒性受到进一步的削弱。多径路由能够更好地支持QoS。将ACSA和链路不相交的多径路由结合起来以解决上述问题,提出的基于ACSA的多径QoS选路方法建立和利用多条链路不相交路径来并发发送数据,并且采用信息素来分散通信流量,因此能够适应网络的动态变化和更好地支持QoS。仿真结果表明该方法要优于其他相关的算法。 展开更多
关键词 蚁群系统算法(ACSA) AD HOC网络 移动代理 多路径动态路由选择
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清洁机器人光伏电站复杂地形动态路径规划方法研究
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作者 王建军 王金鑫 +1 位作者 张晨 李翠明 《凿岩机械气动工具》 2023年第4期10-18,27,共10页
针对移动机器人在光伏电站环境下的动态路径规划问题,基于光伏电站全局静态环境先验信息,提出一种改进A*蚁群系统算法的路径规划新方法。首先,引入改进估价函数的A*算法,通过调节权重系数,降低算法搜索工作量并解决蚁群系统(ACS)算法初... 针对移动机器人在光伏电站环境下的动态路径规划问题,基于光伏电站全局静态环境先验信息,提出一种改进A*蚁群系统算法的路径规划新方法。首先,引入改进估价函数的A*算法,通过调节权重系数,降低算法搜索工作量并解决蚁群系统(ACS)算法初次搜索的盲目性。其次,在ACS算法的基础上,设计群体返巢搜索策略以提高算法的收敛速度;运用自适应进化机制来优化解的生成,防止局部最优;当蚂蚁死锁时,提出分区惩罚因子以减少后续蚂蚁死锁的概率。最后在规划过程中,结合障碍物的大小和速度,提出五种防碰撞策略。仿真结果表明,该文算法和其他算法相比搜索到的路径质量更高,同时能指导清洁机器人有效躲避障碍物并规划出一条安全路径。 展开更多
关键词 光伏电站 清洁机器人 路径规划 蚁群系统算法 防碰撞策略 A*算法
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