期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到161篇文章
< 1 2 … 9 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进蚁群算法的机器人路径规划 被引量：1
1
作者 张浩 刘薇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1142-1149,共8页
针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素... 针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素的初始浓度,降低算法前期搜索的盲目性;其次,引入自适应因子动态调节启发函数,增加蚂蚁选择全局最优节点的期望程度,降低算法的收敛时间;最后,在每代蚁群中进行统计分析,提取每代蚂蚁路径最优、最差、平均三个特征参数,并根据迭代次数动态调整信息素更新函数。仿真结果表明,本文改进算法与蚁群系统、精英排序算法、传统蚁群算法相比,最优路径长度分别缩短2.7%、3.2%、5.4%,最优路径次数分别增加42%、53%、62%,最差路径长度分别缩短49%、62%、73%。研究显示,本文改进算法具有更强的全局寻优能力和较好的应用价值。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径规划 转移概率 自适应调整
在线阅读 下载PDF
基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测
2
作者 杨薪玉 刘玉敏 王宁 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期70-75,共6页
数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类... 数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类进行数据降维,有效地减少了模糊推理系统的规则数,提高了ANFIS模型的泛化能力;其次,采用ACO算法对ANFIS模型参数进行优化,提高了模型的预测精度;最后,运用所提方法对青霉素发酵过程进行实证分析,并与GA-ANFIS和PSO-ANFIS预测模型进行对比,验证了所提方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 多变量生产过程 质量预测 自适应神经模糊推理系统 蚁群优化算法
在线阅读 下载PDF
改进蚁群算法无人机三维航迹规划
3
作者 时光泰 王合龙 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期18-23,共6页
蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,... 蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,使得蚂蚁沿着起点到终点的连线进行探索,蚁群的探索更具方向性;同时,在启发函数中考虑到了转角因素对航迹平滑性的影响,用以提升航迹规划的质量;另外,采用自适应挥发系数,动态调整信息素挥发速率,避免前期过于快速地收敛到局部最优,也确保后期加速收敛,不使算法陷入无休止的计算中,并采用冗余节点消除策略对航迹做了进一步优化。 展开更多
关键词 无人机航迹规划 蚁群算法 自适应挥发系数 信息素差异分布策略
在线阅读 下载PDF
面向路径规划的双向交互多步蚁群算法研究
4
作者 陈旭飞 胡耀炜 +2 位作者 丛培龙 赵启超 汤萍萍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期166-176,共11页
针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索... 针对蚁群算法收敛速度较慢、蚂蚁灵活度差以及易陷入局部最优解的问题,提出了一种双向交互多步蚁群算法(bidirectional interactive multi-step ant colony algorithm,BI-MSACO)用于路径规划研究。构建正向与反向双种群使用双向蚁群探索,采用自适应步长策略,解决算法陷入局部最优和蚂蚁灵活度不高的问题。使用自适应蚁群种群数量策略和改进启发式函数对算法进行优化,用双向蚁群的节点距离指数来指导算法节点转移,加快算法收敛速度。经实验仿真数据表明,该研究的双向交互多步蚁群算法在路径规划问题上,不仅可以全局快速收敛,而且具有高度稳定性和更短的运算时间,得到的解的质量和收敛速度相较于参考文献中对比的改进蚁群算法、基于终端距离指标的多步蚁群算法更具优越性。 展开更多
关键词 路径规划 蚁群算法 自适应步长 双向交互 节点距离指数 启发式函数
在线阅读 下载PDF
基于自适应多态蚁群优化的智能体路径规划
5
作者 邢娜 邸昊天 +2 位作者 尹文杰 韩亚君 周洋 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2330-2337,共8页
在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全... 在智能体路径规划中,蚁群算法是较为流行的路径求解策略,且得到了广泛的应用。然而,传统蚁群算法存在局部最优和多余拐点问题。基于此,提出自适应多态蚁群优化算法,通过多群体划分和协作机制,极大的提高了搜索和收敛速度,有助于增强全局搜索能力,避免陷入局部最优解。改进的信息素更新策略和路径选择记录表构造进一步提高路径规划的准确性。通过3次B样条平滑曲线对路径进行处理,有效减少拐点,实现路径的平滑化。经过MATLAB和机器人操作系统(ROS)-Gazebo仿真验证,结果表明:所提算法在复杂环境下具有良好的可行性。综上所述,所提算法为智能体全局搜索带来了显著的优化和改进。 展开更多
关键词 路径规划 自适应多态蚁群算法 B样条 机器人操作系统 Gazebo平台
在线阅读 下载PDF
基于改进蚁群算法的AGV路径规划研究 被引量：3
6
作者 屈新怀 许成龙 +1 位作者 丁必荣 孟冠军 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第7期865-869,共5页
针对传统蚁群算法在自动导引车(automated guided vehicle,AGV)路径规划研究中存在收敛速度慢、搜索能力差以及容易陷入局部最优等问题,文章提出一种改进蚁群算法。引入自适应启发式函数,增加蚁群寻优方向性;改进信息素更新策略,避免陷... 针对传统蚁群算法在自动导引车(automated guided vehicle,AGV)路径规划研究中存在收敛速度慢、搜索能力差以及容易陷入局部最优等问题,文章提出一种改进蚁群算法。引入自适应启发式函数,增加蚁群寻优方向性;改进信息素更新策略,避免陷入局部最优解;动态调整信息素挥发系数,使其随着迭代时期而减小,从而提高算法搜索效率、加快算法收敛速度。仿真实验结果表明,相较于其他算法,在相同环境下文章所提改进蚁群算法具有较好的收敛性和较高的寻优能力。 展开更多
关键词 蚁群算法 自动导引车(AGV) 路径规划 自适应 信息素
在线阅读 下载PDF
基于改进遗传算法对机械臂最优时间轨迹规划 被引量：3
7
作者 郭北涛 金福鑫 张丽秀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期63-67,共5页
针对传统工业机器人在轨迹规划过程中,运动耗时长、易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进自适应遗传算法对于6R机械臂轨迹优化算法。通过加入改进的自适应调节机制,自适应的去改变交叉概率和变异概率。首先,建立六自由度机械臂模型... 针对传统工业机器人在轨迹规划过程中,运动耗时长、易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进自适应遗传算法对于6R机械臂轨迹优化算法。通过加入改进的自适应调节机制,自适应的去改变交叉概率和变异概率。首先,建立六自由度机械臂模型,采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据;其次,通过4-1-4多项式插值的方法进行轨迹规划,以运行时间为优化目标,利用改进自适应遗传算法结合蚁群算法对运动轨迹进行优化;最后,通过目标函数解决运动学约束问题。通过MATLAB仿真实验验证相比于传统的遗传算法,该轨迹的运行时间从12.23 s减少到了9.05 s,整体运行轨迹时间缩短3.18 s,优化后的效率提高近26%。适应度提高1.73,证明该算法能够有效地加快轨迹的运行时间,提高了机械臂的工作效率。 展开更多
关键词 遗传算法 蚁群算法 改进D-H法 轨迹规划 适应度
在线阅读 下载PDF
基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题 被引量：4
8
作者 杨一健 李明 方赛银 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2874-2880,F0003,共8页
针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对... 针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。 展开更多
关键词 信息熵 蚁群算法 自适应 旅行商问题(TSP) 信息素 路径 局部搜索 种群
在线阅读 下载PDF
基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法 被引量：3
9
作者 李维波 彭智明 +2 位作者 张浩 张茂杰 方华亮 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期139-147,共9页
[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索... [目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。 展开更多
关键词 混合发电系统 自适应蚁群算法 容量配置 动态信息素 经济性
在线阅读 下载PDF
自适应蚁群算法的无人机三维航迹规划 被引量：10
10
作者 张骜 毛海亮 +1 位作者 卞鹏 陈侠 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期24-29,共6页
针对传统蚁群算法三维空间节点多、算法搜索难度大等问题,提出自适应蚁群(IAACO)算法的无人机三维航迹规划算法。首先,通过栅格划分三维空间,使该算法可以应用于三维航迹规划;然后,建立一种不均匀的初始信息素矩阵,并加入一个自适应的... 针对传统蚁群算法三维空间节点多、算法搜索难度大等问题,提出自适应蚁群(IAACO)算法的无人机三维航迹规划算法。首先,通过栅格划分三维空间,使该算法可以应用于三维航迹规划;然后,建立一种不均匀的初始信息素矩阵,并加入一个自适应的信息素挥发因子,提高了算法的搜索效率,同时也加快了算法的收敛速度;最后,通过定义三维的长度指标函数和角度指标函数,进一步建立无人机航迹优化的目标函数,实现了三维航迹规划的全局优化。仿真结果表明,所提算法运行时间更短、收敛速度更快,规划出的航迹也更短更平滑。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 蚁群算法 自适应算法
在线阅读 下载PDF
基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：10
11
作者 潘玉恒 奥日格拉 +3 位作者 鲁维佳 丛佳 王世通 陈阳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期423-432,449,共11页
针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方... 针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法(Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO)。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群算法 路径规划 动态扩展邻域 自适应启发函数
在线阅读 下载PDF
基于动态自适应蚁群优化算法的移动机器人路径规划
12
作者 聂清彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期351-354,共4页
针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融... 针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融合了A*算法,改进了传统ACO算法当中的期望启发信息,加入可能陷入U型障碍物陷阱的防死锁机制,改进信息素更新方式,包括:利用最大最小蚂蚁系统设置信息素浓度的最大最小值,防止搜索出现停滞现象;加入动态调整因子动态增强最优路径上的信息素浓度,降低较差路径上的信息素浓度,使得后续蚂蚁的选择方向更明确,引导蚂蚁朝全局最优路径上移动,加速算法收敛。仿真实验结果表明:改进算法的收敛速度比传统ACO算法提高了20%以上,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群优化算法 路径规划 自适应调整 信息素
在线阅读 下载PDF
基于自适应蚁群算法的协同制造项目资源优化配置 被引量：20
13
作者 余剑峰 李原 +1 位作者 于海山 沈琴 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期576-580,共5页
为探索更高效的协同制造资源优化配置算法,提出了基于自适应蚁群算法的求解方法。针对零件的特定工艺线路,建立了以时间、成本和质量为目标的制造资源优化配置模型,设计了模型求解的自适应蚁群算法,并给出具体算例,验证了算法的可行性... 为探索更高效的协同制造资源优化配置算法,提出了基于自适应蚁群算法的求解方法。针对零件的特定工艺线路,建立了以时间、成本和质量为目标的制造资源优化配置模型,设计了模型求解的自适应蚁群算法,并给出具体算例,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 协同制造 资源优化配置 自适应蚁群算法
在线阅读 下载PDF
以任务需求为驱动的多传感器资源管理方法 被引量：17
14
作者 王琳 于雷 +1 位作者 寇英信 高成金 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1925-1930,共6页
针对战斗机火控系统跟踪多目标过程中传感器资源管理问题,提出一种以任务需求为驱动的多传感器管理方法。该方法首先利用矩阵求迹的方式度量跟踪任务的信息需求;然后在分析任务优先级和传感器使用代价的基础上,建立以任务需求为驱动的... 针对战斗机火控系统跟踪多目标过程中传感器资源管理问题,提出一种以任务需求为驱动的多传感器管理方法。该方法首先利用矩阵求迹的方式度量跟踪任务的信息需求;然后在分析任务优先级和传感器使用代价的基础上,建立以任务需求为驱动的多传感器集中式管理模型,并根据多个跟踪任务的信息需求自适应地分配传感器资源;对于分配过程中出现的NP(non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用改进蚁群优化算法寻找满足任务需求的最优传感器组合的可行性,并给出传感器自适应分配方案。仿真结果表明,这种管理方法可以在保证跟踪精度的条件下,根据任务的信息需求合理地分配传感器资源;此外,以任务需求为驱动的传感器管理策略可以大幅减少主动式传感器的工作时间,对于提高战斗机的生存性具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 多传感器资源管理 任务需求 自适应分配 蚁群算法
在线阅读 下载PDF
基于蚁群系统的参数自适应粒子群算法及其应用 被引量：24
15
作者 杨帆 胡春平 颜学峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1479-1488,共10页
为了解决粒子群算法惯性权重自适应问题,提出一种基于蚁群系统的惯性权重自适应粒子群算法(AS-PSO).AS-PSO首先将惯性权重取值区间离散化,各个惯性权重子区间在初期赋予相同的信息素;然后,粒子群算法中的各个粒子,根据各个惯性权重子区... 为了解决粒子群算法惯性权重自适应问题,提出一种基于蚁群系统的惯性权重自适应粒子群算法(AS-PSO).AS-PSO首先将惯性权重取值区间离散化,各个惯性权重子区间在初期赋予相同的信息素;然后,粒子群算法中的各个粒子,根据各个惯性权重子区间中的信息素浓度和粒子在搜索空间中分布的先验知识,确定各个惯性权重子区间的选择概率,并进而实现粒子的空间搜索;最后,基于粒子的进化信息,实现惯性权重子区间信息素浓度的更新.仿真研究表明,AS-PSO算法在种群进化寻优的同时,能根据种群的进化信息,通过蚁群算法实现惯性权重参数的自适应调整和进化,且不增加测试函数的调用次数;算法寻优性能优于传统的自适应粒子群算法和根据速度信息自适应调整参数的粒子群算法.同时,算法实际应用于复杂系统模型参数的优化估计,获得满意结果. 展开更多
关键词 粒子群算法 蚁群算法 参数自适应 进化计算
在线阅读 下载PDF
一类求解作业车间调度问题的动态平衡自适应蚁群算法 被引量：12
16
作者 王艳红 王文霞 +1 位作者 于洪霞 陈丽 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2521-2527,共7页
为了解决作业车间调度问题,针对蚁群算法容易陷入局部最优且搜索时间较长的缺陷,提出一种动态平衡自适应蚁群算法。提出挥发系数自适应调整策略,根据算法陷入局部最优倾向的程度动态调整挥发系数,避免算法早熟;提出搜索路径动态平衡机制... 为了解决作业车间调度问题,针对蚁群算法容易陷入局部最优且搜索时间较长的缺陷,提出一种动态平衡自适应蚁群算法。提出挥发系数自适应调整策略,根据算法陷入局部最优倾向的程度动态调整挥发系数,避免算法早熟;提出搜索路径动态平衡机制,当算法收敛系数大于设定的阈值时,根据解分布的"集中度"对解的分布进行动态调整,以提高解的全局搜索能力,加快收敛速度。采用该算法分别对一些经典的Benchmark调度问题进行100次运行仿真测试,并与已有文献中4种蚁群算法在相同条件下的运行结果进行对比,结果表明,算法的收敛速度、解的质量以及解的稳定性均有明显提高。 展开更多
关键词 蚁群算法 动态平衡 自适应 作业车间调度
在线阅读 下载PDF
基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度 被引量：21
17
作者 王芳 李美安 段卫军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3160-3162,3196,共4页
针对蚁群算法求解云计算任务调度问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种动态自适应蚁群算法的云计算任务调度策略。算法在选择资源节点中引入混沌扰乱,依据节点信息素浓度自适应调整信息素挥发因子,由解的优劣性动态... 针对蚁群算法求解云计算任务调度问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种动态自适应蚁群算法的云计算任务调度策略。算法在选择资源节点中引入混沌扰乱,依据节点信息素浓度自适应调整信息素挥发因子,由解的优劣性动态更新信息素。当任务数量超过150时,动态自适应蚁群算法与蚁群算法结果相比较,时间效率最大提高319%,资源负载率为0.51。仿真结果表明,所提算法提高了解的收敛速度和全局搜索能力。 展开更多
关键词 云计算 蚁群算法 动态自适应 任务调度 混沌扰乱
在线阅读 下载PDF
一种速率自适应的能耗优化路由策略研究 被引量：7
18
作者 王高才 冯鹏 +2 位作者 王淖 彭颖 黄书强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期555-566,共12页
降低网络系统能耗是当前计算机领域构建绿色网络迫切需要解决的关键问题.网络设备的传输服务速率自适应性为优化网络能耗和提高网络能效提供了有效的途径,文中提出一种基于速率自适应的全局性和分布式的能耗优化路由策略.该策略从网络... 降低网络系统能耗是当前计算机领域构建绿色网络迫切需要解决的关键问题.网络设备的传输服务速率自适应性为优化网络能耗和提高网络能效提供了有效的途径,文中提出一种基于速率自适应的全局性和分布式的能耗优化路由策略.该策略从网络全局路由的角度出发,根据网络系统的服务特征,将为数据提供传输服务的网络组件抽象为一个处理域.为求解处理域中速率自适应时的服务速率和工作状态平均转换次数,把处理域的服务过程视为可变服务速率的服务系统.然后以网络系统总能耗最小化为目标,并满足相关的路由和性能等约束条件,建立基于速率自适应的网络能耗优化路由模型,利用改进的蚁群算法对模型进行求解.在仿真实验中,将文中提出的能耗优化路由的分布式启发算法与相关文献的OSPF和GreenOSPF节能路由算法进行比较,给出算法在能耗和延时方面的对比结果.多种实验情况下的对比结果表明,文中提出的能耗优化路由策略能更有效地匹配速率自适应机制,具有较好的节能效果,从而达到优化和降低能耗的目的. 展开更多
关键词 网络系统 速率自适应 能耗优化 蚁群算法
在线阅读 下载PDF
大型工程项目任务多目标优化调度方法 被引量：10
19
作者 曾强 杨育 +1 位作者 王小磊 赵川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期217-221,248,共6页
提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。... 提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型;针对模型的多变量、多约束、大组合量特点,提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。将模型和算法在某大型工程项目任务调度中加以应用,验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 任务调度 多目标决策 蚁群算法 自适应变异 模拟退火算法
在线阅读 下载PDF
基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法 被引量：9
20
作者 古明家 宣士斌 +1 位作者 廉侃超 李永胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期209-211,共3页
多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,... 多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多约束QOS 单播路由 自适应变异 蚁群算法
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 9 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部