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考虑结晶器在线调宽浇次计划的改进蚁群算法
1
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 蚁群算法 车辆路径问题 奖惩因子
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时变与频变双干扰下的传感信号识别
2
作者 陈娟 韩娜 马晓慧 《传感技术学报》 北大核心 2025年第5期856-863,共8页
由于时变和频变干扰产生的耦合效应,使得信号的时频域特征变得复杂不稳定,且在特征上发生重叠,导致传感信号识别方法在特征提取的中很可能会丢失关键信息,导致最终的识别结果不准确。为此,在时变与频变双干扰下,提出了基于蚁群算法的传... 由于时变和频变干扰产生的耦合效应,使得信号的时频域特征变得复杂不稳定,且在特征上发生重叠,导致传感信号识别方法在特征提取的中很可能会丢失关键信息,导致最终的识别结果不准确。为此,在时变与频变双干扰下,提出了基于蚁群算法的传感信号识别方法。将传感信号转为数字信号并进行整合,为应对时变与频变双干扰,利用时域加窗、功率归一化和傅里叶变换等技术预处理信号,提取时、频两域的信号特征并融合形成综合特征。用蚁群算法优化神经网络参数,确保网络达到最佳性能,并将综合特征输入神经网络,实现传感信号的识别。结果表明,在干扰增强时,所提方法识别熵值低于0.2,能耗稳定在17 J,展现出较强的识别稳定性。 展开更多
关键词 传感器信号 信号识别 时域加窗 傅里叶变换 神经网络 蚁群算法
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一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 被引量：74
3
作者 段海滨 马冠军 +1 位作者 王道波 于秀芬 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期974-977,共4页
蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。... 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 正反馈 连续空间优化
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蚁群算法与遗传算法融合及其在边坡临界滑动面搜索中的应用 被引量：19
4
作者 石露 李小春 +1 位作者 任伟 方志明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期3486-3492,共7页
临界滑动面搜索是边坡稳定性分析中一项非常重要的内容。相对于圆弧滑动面的确定,只需要圆心和半径3个未知量,非圆弧滑面的确定则需要找出若干个控制点,是一个多维空间的优化问题。非圆弧滑动面优化搜索问题相当复杂,常规优化算法往往... 临界滑动面搜索是边坡稳定性分析中一项非常重要的内容。相对于圆弧滑动面的确定,只需要圆心和半径3个未知量,非圆弧滑面的确定则需要找出若干个控制点,是一个多维空间的优化问题。非圆弧滑动面优化搜索问题相当复杂,常规优化算法往往达不到要求。改进了蚁群算法,使其具备在连续空间的搜索能力,并与遗传算法融合,形成优势互补,克服了遗传算法的无反馈能力导致无用的冗余迭代、求解效率低以及蚁群算法初期信息素匮乏导致算法速度慢的不足。通过与商用软件GEO-SLOPE的算例求解结果对比,来说明本算法的有效性。 展开更多
关键词 临界滑动面 遗传算法 蚁群算法 优化 安全系数 连续空间
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一种新的量子蚁群优化算法 被引量：18
5
作者 杨佳 许强 +1 位作者 张金荣 曹长修 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期22-27,共6页
针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置,完成蚂蚁的移动;最后... 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置,完成蚂蚁的移动;最后采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。 展开更多
关键词 量子进化 蚁群算法 连续空间优化
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用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究 被引量：13
6
作者 赵云涛 王京 荆丰伟 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第15期4021-4024,共4页
蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用。为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜... 蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用。为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用AntWalk和AntDiffusion技术,且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中。最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续域 遗传算法 收敛
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基于蚁群支持向量机的短期负荷预测 被引量：40
7
作者 魏俊 周步祥 +1 位作者 林楠 邢义 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期36-40,共5页
支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法。阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG-CACO)对SVM核函数的参数进行了优化。同时介绍... 支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法。阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG-CACO)对SVM核函数的参数进行了优化。同时介绍了基于MG-CACO算法的支持向量机技术的设计思想和特点。并对一实际电网的短期负荷预测进行了实例研究,其结果验证了基于MG-CACO算法的支持向量机预测方法提高了预测精度,此方法在短期负荷预测中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 连续蚁群算法 参数优化 短期负荷预测
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含维变异算子的连续域蚁群算法 被引量：6
8
作者 梁昔明 李朝辉 +1 位作者 龙文 董淑华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3204-3206,3210,共4页
针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内... 针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内进行小步长的局部搜索。在定义了维多样性概念的基础上,引入维变异算子对维多样性最差的维进行变异:让所有蚂蚁在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的仿真实验表明,该算法具有优良的全局寻优能力和快速的收敛能力。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续域 多样性 维变异 全局寻优
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基于改进蚁群算法求解连续空间寻优问题 被引量：11
9
作者 黄敏 靳婷 +1 位作者 钟声 马玉春 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第2期34-38,共5页
蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,并在离散空间领域中得到广泛应用,但在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。为了克服蚁群算法在连续空间中搜索时间过长等缺点,在原有的连续空间寻优方法的基础... 蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,并在离散空间领域中得到广泛应用,但在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。为了克服蚁群算法在连续空间中搜索时间过长等缺点,在原有的连续空间寻优方法的基础上,提出了一种用于求解连续空间寻优问题的改进蚁群算法。针对各子区间内的总信息量及应有的蚁数的求解方式进行改进,引入一个随迭代次数增加而变化的函数,以提高改进后蚁群算法的收敛速度。仿真实验表明,提出的基于信息量分布函数的改进蚁群算法较有关文献的算法有更好的收敛性能,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间寻优 信息量
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双馈感应风力发电机的参数辨识分析 被引量：29
10
作者 金宇清 赵泽 +1 位作者 鞠平 吴峰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1700-1705,共6页
双馈感应发电机(DFIG)是当前国内外风力发电机(WTG)的主流机型。要研究大规模风电并网对电力系统的影响,必须要有准确的风力发电机和风力发电场的模型及参数。关于模型结构目前已有较多的研究成果,但是有关获取模型准确参数的研究却极... 双馈感应发电机(DFIG)是当前国内外风力发电机(WTG)的主流机型。要研究大规模风电并网对电力系统的影响,必须要有准确的风力发电机和风力发电场的模型及参数。关于模型结构目前已有较多的研究成果,但是有关获取模型准确参数的研究却极少。为此,研究了双馈感应风力发电机的模型参数的辨识方法。首先通过研究各个参数的轨迹灵敏度相位来判断其可辨识性,发现除定子电抗和转子电抗不可以同时辨识外,其它参数均可以唯一辨识。然后通过分析可辨识参数的时域、频域灵敏度大小以及灵敏度曲线的形状来判断辨识的难易度,确定需要重点辨识的参数为定子电阻、定子电抗、励磁电抗和转子电阻。最后设计了基于蚁群优化算法的双馈感应风力发电机参数辨识方法,在Matlab/Simulink环境中搭建了仿真系统并验证了该辨识方法的有效性。 展开更多
关键词 风力发电机(WTG) 双馈感应发电机(DFIG) 参数辨识 可辨识性 轨迹灵敏度 频域灵敏度 蚁 群算法
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一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用 被引量：12
11
作者 孙学勤 刘丽 +1 位作者 付萍 王学厚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第34期217-220,共4页
针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制... 针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间优化 PID参数优化
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求解连续空间优化问题的量子蚁群算法 被引量：47
12
作者 李盼池 李士勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期237-241,共5页
针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标... 针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量子比特,完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性;最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.该算法将量子比特的两个概率幅都看作蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数目相同时,可使搜索空间加倍.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 量子计算 蚁群算法 连续空间优化
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一类用于连续域寻优的蚁群算法 被引量：4
13
作者 赵云涛 王京 +1 位作者 蔺风琴 刘金珠 《控制工程》 CSCD 2008年第3期242-244,249,共4页
由真实蚁群觅食行为启发而来的经典蚁群算法,非常适合解决组合优化问题,但经典蚁群算法的离散性本质也限制了其在连续空间问题求解中的应用。为此,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。局部搜索上基于解决离散域问题的经典蚁群优... 由真实蚁群觅食行为启发而来的经典蚁群算法,非常适合解决组合优化问题,但经典蚁群算法的离散性本质也限制了其在连续空间问题求解中的应用。为此,提出了一种用于连续域寻优的改进蚁群算法。局部搜索上基于解决离散域问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用类似于遗传算法的交叉、变异操作-称为Ant Diffusion和Ant Walk方法,每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中。最后,采用改进算法对几个基准函数做了寻优测试,都取得了良好的效果,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续域 遗传算法 优化
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基于变异操作的蚁群算法用于连续函数优化 被引量：10
14
作者 高芳 韩璞 翟永杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期5-8,共4页
介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代... 介绍了基本蚁群算法的数学模型,在一种新的连续空间分解方法的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用信息素局部更新和自适应的信息素全局更新相结合的方式,以提高算法的收敛速度。引入了进化算法中的变异操作,对寻优过程中每次迭代的最优解进行变异,增加了种群的多样性,避免算法的早熟,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。实验结果表明,提出的基于变异操作的蚁群算法在连续函数寻优上有更好的收敛速度和收敛性能。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续函数优化 自适应 变异
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炼钢连铸作业计划的混合遗传优化与仿真分析 被引量：10
15
作者 朱道飞 郑忠 高小强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期241-245,共5页
为提高炼钢连铸作业计划制定的效率和质量,面向生产工艺流程网络图,建立了一种基于遗传算法与蚁群算法相结合的混合智能优化方法,进行炼钢连铸生产作业计划的编制,并可实现常见扰动情况下的重计划制定;利用基于元胞自动机思想建立的炼... 为提高炼钢连铸作业计划制定的效率和质量,面向生产工艺流程网络图,建立了一种基于遗传算法与蚁群算法相结合的混合智能优化方法,进行炼钢连铸生产作业计划的编制,并可实现常见扰动情况下的重计划制定;利用基于元胞自动机思想建立的炼钢连铸流程仿真模型,进行生产作业计划的仿真分析和评价。将计划编制模型与仿真模型有机结合,为作业计划的在线动态评价和自动调整提供了一种有效手段。针对某钢厂的仿真实验研究表明:提出的智能优化方法能较好地解决炼钢-连铸生产作业计划的时间不确定性优化问题,可快速生成炉次间作业无冲突的优化生产作业计划。 展开更多
关键词 炼钢-连铸 作业计划优化 仿真分析 遗传算法 蚁群算法
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基于退火的蚁群算法在连续空间优化中的应用 被引量：14
16
作者 李向丽 杨慧中 魏丽霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期74-76,共3页
研究了蚁群算法在连续空间的函数寻优问题。通过修改蚂蚁信息素的留存方式和行走规则,定义了一个连续空间的蚁群算法。模拟蚂蚁用触角交流信息的过程提出了直接通信的学习机制,增强了蚂蚁的搜索能力。为了防止出现"早熟"现象... 研究了蚁群算法在连续空间的函数寻优问题。通过修改蚂蚁信息素的留存方式和行走规则,定义了一个连续空间的蚁群算法。模拟蚂蚁用触角交流信息的过程提出了直接通信的学习机制,增强了蚂蚁的搜索能力。为了防止出现"早熟"现象,在局部搜索过程中嵌入了模拟退火的思想。同时为避免过大的残留信息,选择了新的信息增量计算函数。实例运算证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间寻优 学习机制 模拟退火
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一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法 被引量：9
17
作者 焦留成 邵创创 程志平 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期20-23,共4页
借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续... 借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 连续空间 约束优化 蚁群算法 惩罚函数
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求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真 被引量：11
18
作者 周建新 杨卫东 李擎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1685-1688,共4页
蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。... 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。 展开更多
关键词 蚁群算法 连续空间优化 信息素 旅行商问题
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基于蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化设计 被引量：17
19
作者 魏蛟龙 岑朝辉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期62-66,共5页
首先建立了以区域覆盖性能为目标的卫星星座参数优化模型,通过在连续域定义新的蚂蚁分类与转移策略改进了蚁群算法,使算法能够兼顾多目标优化时目标不兼容的情况,给出了基于该算法实现星座参数优化的框架。优化仿真实验验证了该算法的... 首先建立了以区域覆盖性能为目标的卫星星座参数优化模型,通过在连续域定义新的蚂蚁分类与转移策略改进了蚁群算法,使算法能够兼顾多目标优化时目标不兼容的情况,给出了基于该算法实现星座参数优化的框架。优化仿真实验验证了该算法的有效性,可为星座方案决策提供有力的支持。 展开更多
关键词 星座 区域覆盖 蚁群算法 连续域 优化
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贝叶斯网络参数学习中的连续变量离散化方法 被引量：10
20
作者 吴红 王维平 杨峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2157-2162,共6页
首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利... 首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利用蚁群算法进行问题求解的方法。实验表明,采用所提方法进行贝叶斯网络连续变量离散化,能很好地将连续变量的取值空间进行分类,从而达到良好的推理效果。 展开更多
关键词 条件信息熵 贝叶斯网络 极小简单子网 连续变量 离散化 蚁群算法
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