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基于超启发式算法的可重构装配车间调度 被引量：1
1
作者 张佳朋 庄存波 +4 位作者 刘检华 赵乐乐 李琳 裴凤雀 郭昊鑫 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关... 针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关键能力制约的可重构装配车间模型,以及重构切换时间、常规/关键工艺需求、人员/工站修正系数等相关的关联模型;在最佳装配工人技能、数量及其比例确定的基础上,采用超启发式算法,通过进化算子迭代寻优启发规则,实现了一种考虑工位可重构、工人多技能、常规作业/键性作业等多层次的装配车间最佳调度方案。通过小规模和大规模用例仿真验证,以及某航天企业卫星装配车间的实例应用表明,与传统启发式算法对比,所提算法具有效性和高效性。 展开更多
关键词 可重构装配车间调度 超启发式算法 多技能 关键工艺
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融合数据驱动与启发式算法的煤元素碳含量校验
2
作者 孙栓柱 陆佳慧 +5 位作者 江宇泷 周春蕾 朱洁雯 杨晨琛 汤红健 段伦博 《洁净煤技术》 北大核心 2025年第6期185-194,共10页
“碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入... “碳达峰”“碳中和”政策背景下,燃煤发电行业的减排降碳势在必行。提升碳排放数据的质量水平,强化碳排放监管要求,是保障燃煤发电行业降碳成效的必要举措。入炉煤元素碳含量作为碳排放核算过程中的关键参数,对于燃煤发电企业上报的入炉煤元素碳含量数据的校核尤为重要。对此,提出了一种针对入炉煤元素碳含量数据的智能校验方法。首先,收集了近1000组国内外典型动力煤的工业分析和元素分析数据。其次,融合高斯过程回归和启发式优化算法,基于美国煤质数据集建立了入炉煤元素碳含量的回归预测机器学习模型,模型在训练集和测试集上的回归系数R2分别为0.9898和0.9877,体现出优良的拟合与预测能力,实现了对入炉煤元素碳含量数据的精确预测。然后,以中国标准煤样数据、中国典型燃煤机组的煤质分析数据为案例进一步验证了机器学习模型的泛化能力,模型在中国标准煤样数据上的元素碳含量预测平均相对误差仅为1.68%,在典型燃煤机组数据上的预测回归系数为0.9877,均取得了准确的预测效果,验证了模型对入炉煤元素碳预测的精度与适用性。最后,进一步将该模型部署到了我国某600 MW燃煤发电机组生产过程中,模型预测值与实测值的平均相对误差为0.79%,实现了以班组为频次的入炉煤元素碳含量及时准确监测,助力燃煤发电企业上报的元素碳含量数据校验。 展开更多
关键词 “双碳”目标 机器学习 启发式优化算法 入炉煤元素碳 智能校验
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基于两阶段启发式算法的引航员排班调度及培训优化
3
作者 刘磊 胥佳明 胡泊 《中国航海》 北大核心 2025年第2期52-61,共10页
通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的... 通过研究引航员排班调度优化问题,不仅能减少引航员工作时间和人力成本,而且可为引航员的教学训练提供新的方法。针对引航员排班问题,以船舶在港总等待时间、引航员总工作时间和引航员人力成本最小作为调度优化目标,建立基于单向航道的进出港船舶与引航员联合调度优化模型。结合模型设计基于革命分裂算子自适应进化策略的多目标帝国竞争算法(ICA)和变邻域算法的两阶段启发式算法进行求解。试验结果表明:该模型及算法合理有效,相较于传统的先到先服务(FCFS)调度规则,引航员的平均工作时间和人力成本分别减少了17.4%和12.4%。所提出的模型和算法可引入引航员的培训内容或教学指南,以便在实际工作中更好地整合港口多个部门的调度工作,提高港口的组织效率和服务水平,推进绿色、智慧港口建设。 展开更多
关键词 引航员调度 两阶段启发式算法 教育培训
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混流平行双边装配线平衡建模与启发式算法
4
作者 焦玉玲 邓雪 +2 位作者 李津 王阳 苏心悦 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2797-2805,共9页
针对智能制造系统升级和生产效率的提升问题,提出混流排序和平行双边装配线平衡联合优化方法。根据平行和双边装配线各自的特点,定义了平行双边装配线r-q分区布局,考虑多产品混流排序与平行双边装配线平衡的双重优化,建立混流平行双边... 针对智能制造系统升级和生产效率的提升问题,提出混流排序和平行双边装配线平衡联合优化方法。根据平行和双边装配线各自的特点,定义了平行双边装配线r-q分区布局,考虑多产品混流排序与平行双边装配线平衡的双重优化,建立混流平行双边装配线平衡数学模型,提出基于多级约束的启发式算法,结合25个经典算例进行求解,将求得的工作站数与混流双边装配线平衡的结果进行对比,结果表明混流平行双边装配线能够减少工作站数量,缩短装配线长度。通过计算平衡率和平滑指数两个平衡系统指标,验证了模型和启发式算法能够有效均衡工作站负载,提高系统的平衡效率。 展开更多
关键词 物流工程 多产品混流排序 平行双边装配线 多级约束 启发式算法
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三峡-葛洲坝枢纽引航道和船闸群协同调度的多目标混合启发式算法
5
作者 张煜 郑倩倩 +2 位作者 李然 田宏伟 刘顺 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期1444-1456,共13页
为提升三峡‒葛洲坝枢纽通航效率,研究了带同步移泊过程的引航道和船闸群协同调度问题(CSP⁃AC&SLG)。考虑船舶干舷高度和掌船技能,构建以水资源利用率最大化、平均船舶等待时间最小化及平均船舶总能耗最小化为目标的CSP⁃AC&SLG... 为提升三峡‒葛洲坝枢纽通航效率,研究了带同步移泊过程的引航道和船闸群协同调度问题(CSP⁃AC&SLG)。考虑船舶干舷高度和掌船技能,构建以水资源利用率最大化、平均船舶等待时间最小化及平均船舶总能耗最小化为目标的CSP⁃AC&SLG数学模型,并采用多目标混合启发式算法(MOHHA)进行求解。MOHHA采用双链编码方案和分阶段成组右移解码机制实现个体表述和求解,并引入模糊关联熵分析法评估多目标解,同时嵌入自适应参数调整策略和变邻域模拟退火提升算法求解能力。仿真结果表明,MOHHA能够求解CSP⁃AC&SLG,实现了通航效率提升和船舶能耗节约的双重目标。 展开更多
关键词 三峡‒葛洲坝枢纽 同步移泊过程 引航道和船闸群协同作业 多目标混合启发式算法
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元启发式算法在植保无人机路径规划中的研究进展 被引量：3
6
作者 张旭东 于丽娅 +2 位作者 李少波 张安思 张保 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法... 随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。 展开更多
关键词 农机航空 植保无人机 路径规划 元启发式算法 乡村振兴 农业现代化
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基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法 被引量：1
7
作者 汪林光 李旭涛 +1 位作者 任勇 谢小荣 《中国电力》 北大核心 2025年第3期65-72,共8页
随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新... 随着新能源的广泛接入,由电力电子设备与电网间相互作用引发的振荡问题日益凸显。在电力系统运行规划过程中,需要对恶劣工况下系统振荡风险展开评估。因而如何找到最恶劣工况,成为亟待解决的关键问题。提出了一种基于元启发式算法的新能源电力系统振荡稳定性最差工况搜索方法。根据所研究的系统选择工况变量,采用对数导数法构建振荡稳定性分析函数,选择元启发式算法并辨识系统振荡最差工况,最后,根据系统振荡最差工况分析系统振荡风险。将该方法应用于某实际大规模风电接入系统,计算得到该系统的振荡最差工况并评估了系统振荡风险。 展开更多
关键词 新能源并网 振荡风险评估 最差工况搜索 元启发式算法
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基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
8
作者 古旻琦 吕智林 +2 位作者 陆剑锋 海涛 王钧 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期589-597,共9页
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升Mh... 实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升MhA适应度函数的准确度,增强其全局搜索能力以保障参数辨识精度。在验证实验中,采用双二极管太阳电池模型(DDM)进行参数辨识,对50组混淆V-I数据分别进行不降噪以及降噪处理,随后对比不同处理方式下6种MhA的参数辨识结果。根据实验结果分析,DDMhA能够滤除数据噪声,有效提升原MhA的辨识精度和收敛速度。 展开更多
关键词 太阳电池 参数辨识 启发式算法 数据降噪 核极限学习机
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量子元启发式算法及其应用综述
9
作者 阮宁 李淳 +2 位作者 马昊月 贾异 李涛 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期190-200,共11页
量子元启发式算法是将量子计算应用到元启发式算法中而开发出来的。该类算法擅于求解组合和数值优化问题,具有加速收敛、增强探索和开发能力等特点,且能获得比传统元启发式算法更高的性能结果。文中主要概述和回顾量子元启发式算法的理... 量子元启发式算法是将量子计算应用到元启发式算法中而开发出来的。该类算法擅于求解组合和数值优化问题,具有加速收敛、增强探索和开发能力等特点,且能获得比传统元启发式算法更高的性能结果。文中主要概述和回顾量子元启发式算法的理论方法及其应用。首先对量子计算的基本概念和计算原理进行阐述,并分析目前量子计算领域亟需解决的挑战性问题;然后阐述6种经典量子元启发式算法运行的基本原理,分析最新的研究进展,概括它们在求解特定领域问题的优劣势,并展示量子元启发式算法在不同学科及工程场景中的应用;最后对量子元启发式算法理论方法存在的问题进行剖析与探讨,并总结未来量子元启发式算法理论和应用发展方向。 展开更多
关键词 量子计算 元启发式算法 进化计算 全局最优 智能优化
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基于元启发式算法优化XGBoost的隧道围岩节理剪切强度预测模型研究
10
作者 张金戈 杜岩 +4 位作者 蒋宇静 陈红宾 张孙豪 刘敬楠 尚栋琦 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1286-1297,共12页
为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(U... 为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石弹性模量(YM)、法向应力(NS)和剪切面长度(SSL)作为输入参数,峰值剪切强度(PSS)作为输出参数,相关性分析显示法向应力是峰值剪切强度的主控因子。然后,采用平衡优化器(EO)、灰狼优化算法(GWO)和黏菌算法(SMA)对XGBoost的超参数进行优化,确定初始种群数量的最优设置。最后,将3种优化模型的预测性能与随机搜索优化的XGBoost模型、随机森林(RF)模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比分析。结果表明, 3种基于元启发式算法优化的模型整体性能均优于随机搜索优化模型,且SMA优化的XGBoost模型表现最优(RMSE=0.393 21,R^(2)=0.996 24,MAE=0.256 89,VAF=0.996 25),验证了元启发式算法在提升模型性能方面的有效性。此外,SHAP分析也确认法向应力在模型预测中的主导作用。本研究为隧道工程中围岩稳定性的智能动态评估提供了一种高效可靠的机器学习方法。 展开更多
关键词 隧道工程 节理剪切强度 XGBoost模型 元启发式算法 机器学习
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基于自适应超启发式算法的路基支挡结构参数优化
11
作者 谢浩 姚洪锡 +3 位作者 文一鸣 毛国成 马淑霞 陈罗平 《铁道建筑》 北大核心 2025年第10期45-52,共8页
为解决路基工程支挡结构设计中参数多、取值范围大、优化效率低等问题,在综合考虑支挡结构力学性质和安全性能的基础上,建立了以造价最小化为目标的多约束支挡结构参数优化数学模型,提出了基于种群遗传的自适应超启发式优化策略,构建了... 为解决路基工程支挡结构设计中参数多、取值范围大、优化效率低等问题,在综合考虑支挡结构力学性质和安全性能的基础上,建立了以造价最小化为目标的多约束支挡结构参数优化数学模型,提出了基于种群遗传的自适应超启发式优化策略,构建了基于差商的自适应方向算子和基于相关性分析的自适应步长算子,实现了自适应迭代的路基支挡结构参数优化。以桩板墙和悬臂式挡土墙两种典型支挡结构为例进行优化迭代求解,对算法的实现效果进行了分析和验证。结果显示:相较于人工设计和经典遗传算法,自适应超启发式算法在优化效率和质量上均有明显提升,优化耗时仅为人工设计的1/50~1/10;参数较多时,自适应超启发式算法在寻找全局最优时更加高效。此外,该算法对于不同类型的支挡结构具有较好的鲁棒性和泛化性,可为支挡结构参数优化设计提供了参考。 展开更多
关键词 自适应超启发式算法 支挡结构 参数优化 种群遗传 自适应方向算子 自适应步长算子
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基于带约束谱聚类的启发式车辆路径规划算法优化方法
12
作者 罗蒙 高超 王震 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1387-1394,共8页
针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩... 针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵;其次,根据地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵生成CSC的约束矩阵,并完成聚类操作;最后,使用谱聚类的结果生成启发式算法的初始解,选择合适的启发式算法完成车辆路径规划问题(VRP)的求解。在标准数据集的21个算例上的实验结果显示,CSC相较于SCSC(SelfConstrained-Spectral-Clustering)在标准化互信息(NMI)和Fowlkes-Mallows指数(FMI)上分别提升了18.75%和31.18%;在车辆路径规划任务中,使用CSC进行初始化的启发式算法在21个不同规模算例中的16个算例上求得了最短路径,并且启发式算法的运行时间相较于使用SCSC缩短了13.05%。实验结果表明,CSC能够有效提高客户点的聚类精度,进而能够有效提高VRP的求解速度和解的精度。 展开更多
关键词 谱聚类 车辆路径规划问题 多车场车辆路径规划问题 启发式算法 标准化互信息 Fowlkes-Mallows指数
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基于多层代价地图的启发式覆盖路径规划算法
13
作者 申思康 孙波 +1 位作者 薛瑞雷 马铜伟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期363-369,共7页
为更好地解决室外起伏地形下移动机器人的覆盖路径规划问题,提出了一种基于多层代价地图的启发式覆盖方法。分析了地形可穿越性评估的重要性,并结合机器人的运动学模型,生成了包含高度、坡度和粗糙度信息的多层二维栅格地图。以可穿越... 为更好地解决室外起伏地形下移动机器人的覆盖路径规划问题,提出了一种基于多层代价地图的启发式覆盖方法。分析了地形可穿越性评估的重要性,并结合机器人的运动学模型,生成了包含高度、坡度和粗糙度信息的多层二维栅格地图。以可穿越层为基本层,同时调用高度层地图信息,提出了一种基于能耗最优的多目标启发式算法,综合了距离、旋转角度和地形高度变化因素,为机器人提供了在复杂室外环境中高效且节能的路径规划。提出的方法能有效排除不可穿越区域,并通过启发式算法降低能耗。仿真与真实场景实验表明,与Z字形和螺旋形算法相比,该研究方法在路径长度、旋转角度和能耗上均具有显著优势。 展开更多
关键词 移动机器人 覆盖路径规划 启发式算法 可穿越性评估
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基于启发式算法的多农机协同调度优化研究
14
作者 胡明杨 张开 +2 位作者 于坤杰 岳彩通 梁静 《拖拉机与农用运输车》 2025年第5期15-19,共5页
随着农业现代化进程的持续推进、集体农田种植模式的广泛普及以及农业生产需求的日益增长,单一农机已难以满足高效且低成本的作业要求。特别是在抢收抢种的关键农时阶段,多台农机协同作业的重要性愈发凸显。然而,当前研究面临的难点在于... 随着农业现代化进程的持续推进、集体农田种植模式的广泛普及以及农业生产需求的日益增长,单一农机已难以满足高效且低成本的作业要求。特别是在抢收抢种的关键农时阶段,多台农机协同作业的重要性愈发凸显。然而,当前研究面临的难点在于,如何在复杂多变的农田作业环境下,实现农机的合理任务分配与高效调度。本研究聚焦于集约化农田在抢收作业场景下的协同调度问题,构建了以最小化最大任务完成时间为优化目标的多农机协同作业数学模型,并提出了一种契合实际作业约束条件的两阶段启发式算法。实验结果表明,提出的算法能够在较短时间内给出质量较高的解决方案。相较于其他方法,该算法在不同规模的问题场景下均展现出更为优异的综合性能,为解决抢收作业场景下的农机调度难题提供了切实可行的方案。 展开更多
关键词 多农机协同调度 抢收调度优化 两阶段启发式算法
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机器人多工位搬运锂电池的混合元启发式调度算法研究
15
作者 倪栋 《电子测量技术》 北大核心 2025年第14期128-135,共8页
针对锂电池加工排序工艺与机器人多工位搬运调度的有效协同问题,本文提出了一种混合元启发式调度算法。该算法以最小化周期时间为优化目标函数,构建多工位机器人搬运的元启发式混合整数线性规划模型,通过引入生产周期时间的有效约束,对... 针对锂电池加工排序工艺与机器人多工位搬运调度的有效协同问题,本文提出了一种混合元启发式调度算法。该算法以最小化周期时间为优化目标函数,构建多工位机器人搬运的元启发式混合整数线性规划模型,通过引入生产周期时间的有效约束,对模型求解性能进行初步优化。为解决锂电池种类数增加造成的计算时间急剧增长问题,设计了一种遗传算法与禁忌搜索融合的混合元启发式算法,平衡搜索深度与计算效率,实现短时间内获取近似最优解方法。通过仿真与应用实验表明:与传统混合整数线性规划调度算法相比,本文所提算法求解的时间效率最高可提升57.92%,有效提升了机器人多工位搬运的调度效率。 展开更多
关键词 锂电池 搬运机器人 调度算法 混合元启发式
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基于双启发式信息蚁群算法的机器人路径规划
16
作者 周晓晖 李研强 +2 位作者 王勇 赵德财 杨逍瑶 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第5期1280-1289,共10页
传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使... 传统蚁群存在收敛速度慢、拐点较多和容易陷入局部最小值的问题,导致该算法难以有效应用于移动机器人的路径规划研究,提出一种改进蚁群算法,并将其应用于机器人的全局路径规划。使用A*算法快速规划一条路径并增加该路径的初始信息素,使改进算法在局部搜索时受到全局路径的引导,防止过多蚂蚁走入死路,减少初期搜索的盲目性;在转移概率中引入平滑性函数和双重启发式函数,增加了机器人移动的安全性和路径的搜索效率,提高算法对不同环境的适应能力;建立了信息素挥发因子自动更新策略和改进信息素更新规则,避免陷入局部最优,增强蚂蚁的搜索能力,并提升规划路径的质量。仿真实验结果表明,相比于其他的算法,改进的蚁群算法在不同环境中可以规划出更优质、更平滑的路径。 展开更多
关键词 蚁群算法 移动机器人 路径规划 信息素 启发式函数
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基于遗传算法的被动式木窗材下料优化 被引量：1
17
作者 任长清 武子棋 +2 位作者 闫杰 丁星尘 杨春梅 《森林工程》 北大核心 2025年第3期595-602,共8页
在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方... 在定制化被动式木窗加工过程中,减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此,将该问题建模为一维下料问题,针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题,提出一种新的个体编码方式,以保护进化过程中切割模式的完整性。同时,设计启发式策略和修正策略,用于个体修正和种群进化。仿真试验表明,在不同算例下,除末根外的原料平均利用率均可达到99%,且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中,与企业现有软件相比,该算法不仅达到了理论下界,还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%,优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本,能为工程实践提供可靠的解决方案。 展开更多
关键词 一维下料问题 遗传算法 启发式算法 种群编码 可用剩余物
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残余空间最小化的启发式在线三维装箱策略研究 被引量：1
18
作者 张晓龙 钟珑昕 +3 位作者 徐智浩 李堉明 李惟骞 张檠 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期197-201,共5页
为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物... 为了实现多箱型货物的实时装箱,且最大化利用装载货物空间,提出一种考虑缓存区的在线启发式装箱算法。结合实际装箱过程中货物的尺寸约束、相交约束、装载顺序约束以及稳定性约束,提出一种名为残余空间的适应度指标来评估缓存区内货物以及位姿的适应值,以此寻求最优的在线装箱方案。为了验证算法的有效性,基于Unity3D搭建了仿真实验平台并进行实验。结果表明:该算法空间利用率平均达到64%左右,引入残余空间这一适应度指标使装箱的空间利用率提升了约10%。 展开更多
关键词 多箱型三维装箱 在线装箱 启发式算法 三维可视化
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基于元启发式算法优化的新乡市洪水风险评价 被引量：5
19
作者 李红艳 郝景开 +3 位作者 刘大为 张峰 毛立波 王有理 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期104-112,164,共10页
为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位... 为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位置的洪水清单图。选择9个洪水影响因子,采用方差膨胀因子分析了洪水影响因子与洪水发生的相关性。利用混淆矩阵和受试者工作特性曲线对比6种洪水风险评估方法的评估能力,最后获得6种方法的洪水风险分布图。结果表明:PSO-RF、PSO-BP模型的评估效果优于单一算法,受试者工作特性曲线下面积分别为0.953、0.947;根据得到的洪水风险分布图,新乡市至少36.5%的地区被列为高度易受洪水影响的地区,耦合元启发式算法后的洪水风险评价模型具有更高精度。 展开更多
关键词 洪水风险评价模型 元启发式算法 洪水风险分布图 受试者工作特性曲线 新乡市
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时间敏感网络中基于EDWF-MTTF的启发式调度算法 被引量：2
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作者 李传煌 廖君虎 +5 位作者 宣家栋 徐琪 张慧峰 朱俊 邹涛 张汝云 《电信科学》 北大核心 2024年第2期22-37,共16页
随着工业控制和信息网络的快速融合发展,基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而,现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此,设计了基于带权重的最早... 随着工业控制和信息网络的快速融合发展,基于以太网的时间敏感网络受到了广泛关注。时间敏感网络采用时间触发通信调度来保证数据传输的确定性。然而,现有调度算法难以快速计算大规模周期性流量的调度表。因此,设计了基于带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法,通过灵活适配流量排序权重以及回溯增强等方法,可以在较短时间内解决工业自动化场景中大规模流量的调度问题。实验结果表明,相比经典整数线性规划方法,带权重的最早截止时间-最大传输时间优先的启发式调度算法能更快地计算出大规模周期性流量调度表的较优解。 展开更多
关键词 时间敏感网络 周期性流量 流量调度 启发式算法 回溯法
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