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

1

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 蚁群优化(aco)算法 概率地图法 真实海域

在线阅读 下载PDF 职称材料

用于机组组合优化的蚁群粒子群混合算法 被引量：31

2

作者 陈烨 赵国波 +2 位作者 刘俊勇 刘天琪 李华强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期52-56,共5页

提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子... 提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子群算法求解多时段负荷的经济分配问题时,用一个粒子群处理一个时段的优化问题,通过共享粒子群间的惩罚项解决了机组爬升率的约束问题。10机和20机系统的仿真实验和分析结果验证了该方法正确性、有效性和优越性。 展开更多

关键词 机组组合 蚁群算法(aco) 粒子群优化(PSO) 操作编码

在线阅读 下载PDF 职称材料

蚁群最优化——模型、算法及应用综述 被引量：36

3

作者 刘士新 宋健海 唐加福 《系统工程学报》 CSCD 2004年第5期496-502,共7页

蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣.蚁群最优化(antcolonyoptimization,ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域,新... 蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路,因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣.蚁群最优化(antcolonyoptimization,ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域,新模型、新方法、新应用不断出现.论文对ACO的仿生学机理进行了描述.综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用,建立了ACO的一般化模型.对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析,指出了不同ACO算法的本质区别.结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题,概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用.最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向. 展开更多

关键词 人工生命 蚁群系统 群体智能 元启发式算法 组合优化 综述 蚁群最优化 aco

在线阅读 下载PDF 职称材料

蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用 被引量：11

4

作者 毛新华 王建伟 +1 位作者 赵京 甘家华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期170-176,共7页

为有效节约道路突发事件发生后车辆的应急疏散时间,基于疏散车辆交通流和非疏散交通流的不确定性,建立带有区间参数的机会约束规划模型,研究道路应急安全疏散策略的选择问题。以某疏散路网为例,模拟道路突发事件发生后的车辆疏散。用蚁... 为有效节约道路突发事件发生后车辆的应急疏散时间,基于疏散车辆交通流和非疏散交通流的不确定性,建立带有区间参数的机会约束规划模型,研究道路应急安全疏散策略的选择问题。以某疏散路网为例,模拟道路突发事件发生后的车辆疏散。用蚁群算法(ACO)计算最优和最差策略。结果表明:疏散路网饱和度上限和置信水平的设置影响疏散策略选择和疏散时间,置信水平取值越高,总疏散时间越短;由于路网非疏散流概率密度的影响,路段饱和度上限取值与整体疏散时间不存在明显的正相关关系。当置信水平取0.95、饱和度上限取0.9时,将得到最优疏散策略;当置信水平取0.8、饱和度上限取0.75时,将得到最差疏散策略。 展开更多

关键词 交通工程 疏散策略选择 机会约束规划 不确定性 蚁群算法(aco)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于蚁群算法的往复振动筛运动参数优化设计 被引量：10

5

作者 李智 周龙 王东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期76-78,82,共4页

运用蚁群算法和 Matlab语言 ,编制了往复振动筛运动参数仿真计算的算法实现程序 ,并运用该程序对往复振动筛的振动圆频率、振幅、振动方向角和振动面倾角进行了优化仿真计算。优化计算结果表明 :物料沿振动筛面的平均推进速度达到 0 .18... 运用蚁群算法和 Matlab语言 ,编制了往复振动筛运动参数仿真计算的算法实现程序 ,并运用该程序对往复振动筛的振动圆频率、振幅、振动方向角和振动面倾角进行了优化仿真计算。优化计算结果表明 :物料沿振动筛面的平均推进速度达到 0 .188m / s;在保证物料不跳离筛面的条件下 ,振动惯性达到最大值。 展开更多

关键词 蚁群算法 往复振动筛 运动参数 优化设计 matlab语言 计算机仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Voronoi图与蚁群算法的UCAV航路规划 被引量：8

6

作者 何艳萍 张安 刘海燕 《电光与控制》 北大核心 2009年第11期22-24,54,共4页

提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法。首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无... 提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法。首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的。 展开更多

关键词 UCAV 航路规划 VORONOI图 蚁群优化算法(aco)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于蚁群算法的水电站AGC机组组合与负荷分配优化 被引量：8

7

作者 胡飞 张德虎 +1 位作者 杨晓春 曹春建 《水电能源科学》 北大核心 2012年第12期123-126,共4页

针对水电站厂级自动发电控制(AGC)中的经济运行问题,采用蚁群算法求解,所建模型综合考虑了功率平衡、机组出力约束、旋转备用和机组开停机时间约束等多重安全运行限制条件,并根据等微增率原则导出经济负荷分配公式嵌入并行随机搜索模式... 针对水电站厂级自动发电控制(AGC)中的经济运行问题,采用蚁群算法求解,所建模型综合考虑了功率平衡、机组出力约束、旋转备用和机组开停机时间约束等多重安全运行限制条件,并根据等微增率原则导出经济负荷分配公式嵌入并行随机搜索模式中,减少负荷分配时的迭代次数。算例中的机组耗量特性曲线根据实际数据采用二次曲线拟合。仿真结果表明,该方法既带有智能算法搜索的随机性又具有传统算法的稳定性,优化速度快且精度较高。 展开更多

关键词 自动发电控制(AGC) 蚁群算法(aco) 机组组合 负荷分配 水电站

在线阅读 下载PDF 职称材料

蚁群-条件禁忌混合计算智能算法的Petri网路径寻优 被引量：3

8

作者 石立宝 张舒 +2 位作者 姚良忠 倪以信 Masoud Bazargan 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2400-2405,共6页

Petri网(PN)的路径寻优问题一直是PN研究与分析中的重点和难点,尤其是研究、开发大型复杂PN的路径寻优智能算法将面临更大的挑战。根据传统蚁群算法(ACO)路径寻优特点,结合PN变迁规则,提出一种蚁群-条件禁忌(ACO-CTS)混合计算智能算法求... Petri网(PN)的路径寻优问题一直是PN研究与分析中的重点和难点,尤其是研究、开发大型复杂PN的路径寻优智能算法将面临更大的挑战。根据传统蚁群算法(ACO)路径寻优特点,结合PN变迁规则,提出一种蚁群-条件禁忌(ACO-CTS)混合计算智能算法求解Petri网路径寻优问题。算法中,Petri网中的令牌类比成ACO中的蚂蚁,令牌/蚂蚁在变迁的过程中将信息素留在所经过的变迁中,通过信息素调整、控制令牌/蚂蚁的变迁,最终找到最短时延的变迁路径。寻优过程中,引入TS算法,根据不同条件通过禁忌最优解中的变迁,使令牌/蚂蚁在寻优过程中能跳出局部最优解,从而有效防止ACO算法路径寻优过早陷入局部最优解。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 蚁群算法(aco) TABU搜索 PETRI网 变迁 令牌

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的元胞自动机疏散模型研究 被引量：18

9

作者 王茹 周磊 刘俊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期38-43,共6页

为预防实际疏散过程中的人员伤亡,结合人员的疏散特性,建立基于改进蚁群算法（ACO）的元胞自动机（CA）疏散模型。该模型将行人标记为独立的元胞,对ACO算法的启发函数、信息素更新方式和禁忌规则进行修改来描述人员逆行、绕行、避障及... 为预防实际疏散过程中的人员伤亡,结合人员的疏散特性,建立基于改进蚁群算法（ACO）的元胞自动机（CA）疏散模型。该模型将行人标记为独立的元胞,对ACO算法的启发函数、信息素更新方式和禁忌规则进行修改来描述人员逆行、绕行、避障及从众等疏散行为。运用该模型对单出口房间场景下的人员疏散过程进行仿真,并将所得结果与商用软件pathfinder的结果对比。结果表明：该模型能够模拟出实际疏散过程中的＂拱形分布＂现象,所得疏散时间与商用软件pathfinder的结果相近;其相对pathfinder而言,可自动输出主要疏散路径。 展开更多

关键词 疏散模型 元胞自动机(CA) 蚁群算法(aco) 拱形分布 主要疏散路径

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进的蚁群求解算法 被引量：3

10

作者 卢厚清 张永利 +1 位作者 李宏伟 余勤 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期176-180,共5页

为了提高蚁群算法的求解性能,对基本蚁群算法进行了改进.采用上三角的信息素存储形式、改禁忌表为可选表、遗传算法中的交叉及变异、全局更新信息素等做法对基本蚁群算法进行改进,并介绍了在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,仿真实验... 为了提高蚁群算法的求解性能,对基本蚁群算法进行了改进.采用上三角的信息素存储形式、改禁忌表为可选表、遗传算法中的交叉及变异、全局更新信息素等做法对基本蚁群算法进行改进,并介绍了在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,仿真实验求解了16个城市的TSP问题,得到最短距离为73.988,结果表明了编程思路的正确性及算法的高效性.此改进算法改善了随着求解空间的增加而导致的求解效率低下及因迭代次数的增加而造成的信息素量堆积导致的不成熟收敛,提高了搜索能力及速度,拓展了搜索空间. 展开更多

关键词 改进应蚁群算法 TSP matlab实现

在线阅读 下载PDF 职称材料

蚁群算法在天然气输送管道优化设计中的应用 被引量：5

11

作者 李智 谢兆鸿 秦建华 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期104-106,共3页

针对天然气输送管道优化模型中设计变量多,约束条件复杂的特点,以管道建设投资、压气站投资和运行费用最小为原则,运用蚁群算法和MATLAB语言编制了天然气输送管道数学模型的优化仿真程序,并对管道的选型、设计压力、压气站个数、压缩比... 针对天然气输送管道优化模型中设计变量多,约束条件复杂的特点,以管道建设投资、压气站投资和运行费用最小为原则,运用蚁群算法和MATLAB语言编制了天然气输送管道数学模型的优化仿真程序,并对管道的选型、设计压力、压气站个数、压缩比及站间距离进行了优化设计。优化仿真结果表明,在满足管道强度约束、稳定性约束、能量平衡约束及边界约束的前提下,达到了费用最小,且优化效果好于遗传算法。从而证明了蚁群算法应用于天然气输送管道的优化设计是可行的。 展开更多

关键词 天然气 管道输送 蚁群算法 优化设计 应用 天然气输送管道 matlab语言 建设投资 运行费用 设计变量

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于蚁群算法的多采摘机器人路径规划与导航系统 被引量：11

12

作者 张璐 王慧 《农机化研究》 北大核心 2018年第11期227-231,共5页

针对多采摘机器人联合作业容易出现路径冲突和碰撞的问题,基于蚁群算法,通过建立地图信息数据库和拓扑图,并结合先全局后局部的路径规划方法,设计了多采摘机器人路径规划和导航系统,实现了多采摘机器人移动路径的实时动态规划和自主导... 针对多采摘机器人联合作业容易出现路径冲突和碰撞的问题,基于蚁群算法,通过建立地图信息数据库和拓扑图,并结合先全局后局部的路径规划方法,设计了多采摘机器人路径规划和导航系统,实现了多采摘机器人移动路径的实时动态规划和自主导航功能,并利用Mat Lab进行了验证仿真。结果表明:当一条线路只能允许一台机器人通过时,其他机器人能够避让到站点休息,然后再进行前进操作,成功解决了路径冲突的问题,且该系统优化效果明显,具有很强的避障、路径规划和导航能力。 展开更多

关键词 采摘机器人 蚁群算法 拓扑图 路径规划 导航 matlab

在线阅读 下载PDF 职称材料

网络搜索中的“死胡同”现象及蚁群改进算法 被引量：1

13

作者 穆克 陈涛 +1 位作者 褚俊霞 葛延峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2013年第4期762-765,共4页

针对网络搜索时常会出现蚂蚁陷入所设置的禁忌表中,无路可寻的现象,提出了所谓"死胡同"现象并加以解决,给出了基于返回思想的改进蚁群算法。当蚂蚁走进了死胡同后,沿着原路返回,并寻找其他的路径绕过死胡同,继续向目标位置搜... 针对网络搜索时常会出现蚂蚁陷入所设置的禁忌表中,无路可寻的现象,提出了所谓"死胡同"现象并加以解决,给出了基于返回思想的改进蚁群算法。当蚂蚁走进了死胡同后,沿着原路返回,并寻找其他的路径绕过死胡同,继续向目标位置搜索,以提高蚂蚁寻找路径的成功率。对改进蚁群算法的参数进行了实验分析,并与其他三种算法进行了比较,仿真结果验证了本文所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 改进蚁群算法(ant COLONY optimization aco) 死胡同问题 回溯思想

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进蚁群算法在盘磨进退刀控制中的应用 被引量：3

14

作者 李茜 佘都 汤伟 《中国造纸》 CAS 北大核心 2017年第9期48-53,共6页

在制浆过程中,盘磨进退刀控制直接影响着纸浆的质量。PID控制算法因其结构简单、易实现等优点而被广泛应用于造纸工业中。然而,PID参数不易整定且易产生超调和震荡,这会导致在盘磨进退刀控制中出现碰刀问题,使盘磨磨片遭到磨损,进而影... 在制浆过程中,盘磨进退刀控制直接影响着纸浆的质量。PID控制算法因其结构简单、易实现等优点而被广泛应用于造纸工业中。然而,PID参数不易整定且易产生超调和震荡,这会导致在盘磨进退刀控制中出现碰刀问题,使盘磨磨片遭到磨损,进而影响纸浆正常生产。本课题在基本蚁群算法基础上提出了一种改进蚁群算法并将其用于PID参数整定。MATLAB仿真结果表明,该方法可以快速、准确地找到最佳的PID固定参数,解决了传统PID整定方法过分依赖人工经验、耗时长等问题。 展开更多

关键词 盘磨进退刀控制 PID控制 改进蚁群算法 matlab仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究 被引量：2

15

作者 计三有 周侃 《船海工程》 2009年第3期157-159,163,共4页

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给... 以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡,保证以较低的成本完成规定作业。 展开更多

关键词 集装箱码头 蚁群算法 matlab

在线阅读 下载PDF 职称材料

用蚁群优化算法进行误差修正的手臂姿态跟踪的研究

16

作者 张立国 张志福 +1 位作者 金梅 赵金阁 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期404-410,共7页

为了提高人体手臂运动姿态跟踪的精度,提出了一种采用蚁群优化(ACO)算法修正误差的手臂姿态跟踪方法。该方法基于对姿态测量单元中加速度计的误差模型的分析,采用ACO算法进行误差模型参数拟合以修正加速度计的静态误差;应用卡尔曼滤波... 为了提高人体手臂运动姿态跟踪的精度,提出了一种采用蚁群优化(ACO)算法修正误差的手臂姿态跟踪方法。该方法基于对姿态测量单元中加速度计的误差模型的分析,采用ACO算法进行误差模型参数拟合以修正加速度计的静态误差;应用卡尔曼滤波算法对MEMS加速度计、磁力计和陀螺仪数据进行数据融合,得到肢体姿态最优估计;采用了手臂肘关节的几何约束模型,对手臂姿态跟踪过程中因噪声扰动和肌肉变形产生的随机漂移误差进行补偿,得到手臂关节的正确位置估计。试验表明,该方法有效地降低了传感器噪声所引起的漂移,提高了位置测量的准确度和稳定度。 展开更多

关键词 姿态跟踪 蚁群优化(aco)算法 数据融合 几何约束

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法 被引量：26

17

作者 刘学芳 曾国辉 刘瑾 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第10期129-131,138,共4页

针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励... 针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。 展开更多

关键词 蚁群优化(aco)算法 人工势场 路径规划 机器人

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合猫群算法的动态分组蚁群算法 被引量：18

18

作者 张德惠 游晓明 刘升 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第5期880-891,共12页

针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法。首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市。其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态... 针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中容易陷入局部最优且收敛速度慢等问题,提出了一种融合猫群算法的动态分组蚁群算法。首先,在种群初始化时,人工地使蚂蚁均匀分布在不同的城市。其次,借鉴猫群算法中的分工思想,在蚁群系统中引入动态分组机制,将蚂蚁分为搜索蚂蚁和跟踪蚂蚁两类:搜索蚂蚁通过路径构建规则的改善使算法在前期多样性增加;跟踪蚂蚁利用信息素扩散机制对局部信息素进行自适应更新,突出较优子路径的作用,避免算法陷入局部最优。最后,通过信息素全局更新机制加快收敛速度。通过Matlab对TSPLIB中的多组案例进行仿真实验,结果表明改进后的算法平衡了多样性和收敛速度,有效提高了解的质量。 展开更多

关键词 蚁群算法(aco) 猫群算法(CSO) 旅行商问题(TSP) 动态分组 自适应信息素扩散

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合奖惩学习策略的动态分级蚁群算法 被引量：4

19

作者 莫亚东 游晓明 刘升 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第9期1703-1716,共14页

为应对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)中求解精度不高、算法易早熟等问题,提出融合奖惩学习策略的动态分级蚁群算法(DHL-ACS)。首先将蚁群动态划分为帝国蚁、殖民蚁及国王蚁,其中帝国蚁与殖民蚁执行局部信息素更新,国王蚁执行全局... 为应对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)中求解精度不高、算法易早熟等问题,提出融合奖惩学习策略的动态分级蚁群算法(DHL-ACS)。首先将蚁群动态划分为帝国蚁、殖民蚁及国王蚁,其中帝国蚁与殖民蚁执行局部信息素更新,国王蚁执行全局信息素更新,在局部信息素更新中帝国蚁执行较大权重系数,负责对较优解的开发增强算法导向性,殖民蚁执行较小权重系数,负责对次优解的探索保证算法多样性,并利用帝国蚁与殖民蚁交换优质解的方式提高解的精度。其次提出一种改进的学习策略,通过奖励帝国蚁与殖民蚁的公共路径以实现较优解的同化作用,进而提高算法收敛速度;进一步当算法停滞时,引入反馈算子来减少国王蚁路径上的信息素,以达到对较高信息素路径的惩罚作用,从而提高种群多样性,增强算法跳出局部最优能力。通过对多组TSP数据集实验对比分析,实验结果表明改进后的算法很好地平衡了收敛速度与多样性之间的关系,尤其应对大规模TSP问题,能有效改善解的精度。 展开更多

关键词 蚁群算法(aco) 学习策略 反馈算子 动态分级 旅行商问题(TSP)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的舰船航路规划研究 被引量：6

20

作者 王莹 刘维亭 《现代电子技术》 2010年第21期186-188,196,共4页

舰船在障碍物环境中航行,如果采用传统的人工绘制航线的方法,不仅费时费力,并且绘制的航线非常不准确,在障碍物位置发生变更的情况下,整条航线都要重新设计和绘制;其次,人工绘制的航线图,不便于保存,应用范围非常窄。为了弥补人工绘制... 舰船在障碍物环境中航行,如果采用传统的人工绘制航线的方法,不仅费时费力,并且绘制的航线非常不准确,在障碍物位置发生变更的情况下,整条航线都要重新设计和绘制;其次,人工绘制的航线图,不便于保存,应用范围非常窄。为了弥补人工绘制航线的缺陷,采用一种基于改进蚁群算法的方法规划舰船的航线,并对改进的蚁群算法进行了仿真,获得了舰船在障碍物环境下的最优航线。 展开更多

关键词 航路规划 蚁群算法 障碍物环境 matlab仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料