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Optimization of Air Route Network Nodes to Avoid ″Three Areas″ Based on An Adaptive Ant Colony Algorithm 被引量:9
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作者 Wang Shijin Li Qingyun +1 位作者 Cao Xi Li Haiyun 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2016年第4期469-478,共10页
Air route network(ARN)planning is an efficient way to alleviate civil aviation flight delays caused by increasing development and pressure for safe operation.Here,the ARN shortest path was taken as the objective funct... Air route network(ARN)planning is an efficient way to alleviate civil aviation flight delays caused by increasing development and pressure for safe operation.Here,the ARN shortest path was taken as the objective function,and an air route network node(ARNN)optimization model was developed to circumvent the restrictions imposed by″three areas″,also known as prohibited areas,restricted areas,and dangerous areas(PRDs),by creating agrid environment.And finally the objective function was solved by means of an adaptive ant colony algorithm(AACA).The A593,A470,B221,and G204 air routes in the busy ZSHA flight information region,where the airspace includes areas with different levels of PRDs,were taken as an example.Based on current flight patterns,a layout optimization of the ARNN was computed using this model and algorithm and successfully avoided PRDs.The optimized result reduced the total length of routes by 2.14% and the total cost by 9.875%. 展开更多
关键词 air route network planning three area avoidance optimization of air route network node adaptive ant colony algorithm grid environment
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Novel Voltage Scaling Algorithm Through Ant Colony Optimization for Embedded Distributed Systems
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作者 章立生 丁丹 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2007年第4期430-436,共7页
Dynamic voltage scaling (DVS), supported by many DVS-enabled processors, is an efficient technique for energy-efficient embedded systems. Many researchers work on DVS and have presented various DVS algorithms, some wi... Dynamic voltage scaling (DVS), supported by many DVS-enabled processors, is an efficient technique for energy-efficient embedded systems. Many researchers work on DVS and have presented various DVS algorithms, some with quite good results. However, the previous algorithms either have a large time complexity or obtain results sensitive to the count of the voltage modes. Fine-grained voltage modes lead to optimal results, but coarse-grained voltage modes cause less optimal one. A new algorithm is presented, which is based on ant colony optimization, called ant colony optimization voltage and task scheduling (ACO-VTS) with a low time complexity implemented by parallelizing and its linear time approximation algorithm. Both of them generate quite good results, saving up to 30% more energy than that of the previous ones under coarse-grained modes, and their results don’t depend on the number of modes available. 展开更多
关键词 dynamic voltage algorithm distributed system ant colony optimization MULTI-PROCESSOR
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Departure Trajectory Design Based on Pareto Ant Colony Algorithm
3
作者 Sun Fanrong Han Songchen Qian Ge 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2016年第4期451-460,共10页
Due to the ever-increasing air traffic flow,the influence of aircraft noise around the airport has become significant.As most airlines are trying to decrease operation cost,stringent requirements for more simple and e... Due to the ever-increasing air traffic flow,the influence of aircraft noise around the airport has become significant.As most airlines are trying to decrease operation cost,stringent requirements for more simple and efficient departure trajectory are on a rise.Therefore,a departure trajectory design was established for performancebased navigation technology,and a multi-objective optimization model was developed,with constraints of safety and noise influence,as well as optimization targets of efficiency and simplicity.An improved ant colony algorithm was then proposed to solve the optimization problem.Finally,an experiment was conducted using the Lanzhou terminal airspace operation data,and the results showed that the designed departure trajectory was feasible and efficient in decreasing the aircraft noise influence. 展开更多
关键词 aircraft noise departure trajectory design multi-objective optimization Pareto ant colony algorithm
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运力短缺下的生活物资临时分配点选址-路径优化研究
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作者 李国旗 郝志丹 +1 位作者 杨佳鑫 程佳豪 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期304-313,共10页
重大突发灾害容易引发运力资源短缺,这对受灾地区的生活物资保障工作构成挑战。据此,本文设计由物资中转站、临时分配点和需求点组成的3级配送网络,以便向受灾地区高效运送生活物资。考虑到生活物资临时分配点的配送能力限制和灾后运力... 重大突发灾害容易引发运力资源短缺,这对受灾地区的生活物资保障工作构成挑战。据此,本文设计由物资中转站、临时分配点和需求点组成的3级配送网络,以便向受灾地区高效运送生活物资。考虑到生活物资临时分配点的配送能力限制和灾后运力短缺,采用多车程与设施协作配送策略,构建以最小化剥夺成本为目标的混合整数规划模型,设计包含max-min、伪随机转移和多维信息素等策略的改进蚁群优化算法(IACO)对模型进行求解,数值结果证实了所开发方法在计算效率和求解质量方面的有效性。最后,以上海市松江区实际案例作为算例进行计算分析。结果表明:与独立配送相比,采用设施协作配送模式,可将剥夺成本降低40.68%,物资总分配量提升7.42%,剩余需求量方差减少13.18%。 展开更多
关键词 物流工程 选址-路径 改进的蚁群优化算法 应急物流 运力短缺
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基于多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法的装配序列优化
5
作者 黎响 王永 田德 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期565-575,共11页
装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精... 装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。 展开更多
关键词 装配序列规划 风电机组 参数 多策略混合鲸鱼-蚁群算法
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基于IABC-GA的管路协同机舱设备布局优化方法研究
6
作者 王文双 杨远松 +2 位作者 刘海洋 杨明君 林焰 《大连理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期67-78,共12页
为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径... 为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径寻优的改进算法,结合协同进化思想,将船舶机舱整体布局优化问题拆解为互相关联的设备布局问题和管路布局问题,两者在相互影响的情况下协同进化,最终得到最佳的船舶机舱布局设计方案.通过对实船机舱的仿真实验,验证了管路协同设备布局优化方法的可行性与可靠性.设备布局方面,与原始设备布局相比效果提升59.5%;船舶机舱整体布局方面,与先进行设备布局优化再进行管路布局优化相比效果提升11.8%. 展开更多
关键词 改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA) 船舶机舱 设备布局优化 协同进化
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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究
7
作者 谢国兵 贺沩 +2 位作者 胡旺文 苏义鑫 石兵华 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期115-124,共10页
[目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,... [目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,使得初始路径和终点附近的信息素浓度大,其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少,改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题,缩短计算时间;建立求解多目标路径规划问题的目标函数,通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系,为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径,并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整,以强化优质路径在整个蚁群中的影响;同时,设置启发式矩阵系数的自适应调整机制,引入与迭代次数相关的余弦调节因子,以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径,减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后,以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图,通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A^(*)算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。[结果]结果显示,相比其他传统的ACO算法,所提算法规划的路径最短(减少61.71%),距离障碍物最远,路径曲折度最小,运行时间也得到改善。[结论]实验结果表明,所提算法可降低无人船的航行能耗,减少转弯次数与转弯幅度,提升路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 无人船 运动规划 多目标优化 蚁群优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图法
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例
8
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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基于改进蚁群算法的煤矿巡检机器人路径规划
9
作者 孙强 孙霞 《煤矿机械》 2025年第4期199-202,共4页
机器人巡检是保证煤矿开采过程安全的重要措施。针对目前煤矿用机器人巡检时采用固定步长和串行方式生成巡检路径效率低、路径长等问题,从优化算法的启发函数和信息素挥发系数入手,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。仿真结果... 机器人巡检是保证煤矿开采过程安全的重要措施。针对目前煤矿用机器人巡检时采用固定步长和串行方式生成巡检路径效率低、路径长等问题,从优化算法的启发函数和信息素挥发系数入手,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。仿真结果表明,在保证有效躲避障碍物的前提下,改进算法相对于传统算法,平均迭代次数减少31,收敛速度更快;平均路径长度减少2.24,巡检路径更短;平均拐点数量减少7,路径更加平滑。该方法规划出的路径性能更佳。 展开更多
关键词 煤矿巡检机器人 改进蚁群算法 路径规划 栅格地图
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基于链路质量预测的UANET改进蚁群路由算法
10
作者 曾囿钧 周劼 +3 位作者 刘友江 曹韬 杨大龙 刘羽 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第3期240-246,共7页
无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该... 无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该算法利用双向门控循环单元-全连接神经网络(BiGRU-FCNN)预测无人机节点之间的链路质量,然后根据预测的链路质量,利用蚁群算法寻找最优的2条路径进行业务数据传输。仿真结果表明,提出的路由算法相较于传统的Dijkstra算法,在随机路点(RWP)及随机游走(RW)移动模型下,丢包率分别降低了2.75%、4.5%。 展开更多
关键词 无人机自组网路由 蚁群优化算法 双向门控循环单元 全连接神经网络(FCNN)
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基于蚁群算法的智能路径规划
11
作者 佟云昊 席志红 《电子科技》 2025年第1期23-28,44,共7页
针对移动机器人在完成自身定位和地图构建后难以合理规划路径,造成移动机器人无序运动和资源浪费问题,文中采用蚁群算法实现移动机器人路径规划。蚁群算法是一种求解问题中最佳路径的概率型算法,但在通用蚁群算法中,蚁群算法的所有参数... 针对移动机器人在完成自身定位和地图构建后难以合理规划路径,造成移动机器人无序运动和资源浪费问题,文中采用蚁群算法实现移动机器人路径规划。蚁群算法是一种求解问题中最佳路径的概率型算法,但在通用蚁群算法中,蚁群算法的所有参数均不变,导致蚁群算法的结果依赖算法中设定的信息素参数。针对上述问题,对蚁群算法的参数和信息素的分配进行改进,通过在每次迭代中改变信息素挥发系数和信息素更新标准以及结合启发因素改进信息素更新标准。设置可调节信息素挥发因子增加算法的自适应性,根据有意义的参数空间,通过在不同环境下对比传统蚁群算法和改进蚁群算法的路径规划结果。改进蚁群算法路径长度分别下降4.48%和8.54%,均未产生路径交叉结点,较好地实现了移动机器人合理路径规划的预期效果。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群算法 路径规划 概率型算法 最佳路径 信息素挥发系数 信息素更新标准 参数空间
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基于改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法
12
作者 潘欣明 王静安 +1 位作者 邱子峻 高卫东 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对目前色纺企业在色纺纱品种多、订单批量小、色纺工艺变化大的情况下,人工生产易出现调度困难和效果差的问题,提出一种采用改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法。基于实际生产条件和要求,建立了色纺细纱工序生产调度模型,以订单交期... 针对目前色纺企业在色纺纱品种多、订单批量小、色纺工艺变化大的情况下,人工生产易出现调度困难和效果差的问题,提出一种采用改进蚁群算法的色纺企业生产调度方法。基于实际生产条件和要求,建立了色纺细纱工序生产调度模型,以订单交期积分规则评分、细纱机等待翻改的停台时间、最大完工时间和订单超期总数为目标,考虑了细纱机接续生产纱线品种相似度,并改进了蚁群算法,以色纺企业不同规模细纱机和订单量的生产调度问题进行仿真实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。研究表明,此改进蚁群算法生产调度效果优于人工调度方法,能够满足色纺企业实际场景下生产调度的需要。 展开更多
关键词 色纺企业 生产调度 多目标优化 改进蚁群算法
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复杂低空环境下无人机三维航迹智能规划
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作者 张赫 张宾 +2 位作者 靳崇 赵雁妍 梁晓 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期72-79,共8页
选取复杂低空环境对无人机的三维航迹规划展开研究,通过航迹规划建模、蚁群算法改进和仿真验证分析等方法获得了一种航迹规划方法。通过融入无人机机动性能约束、规划环境外部约束和航迹综合代价建模等优化方法,重新建立航迹规划目标函... 选取复杂低空环境对无人机的三维航迹规划展开研究,通过航迹规划建模、蚁群算法改进和仿真验证分析等方法获得了一种航迹规划方法。通过融入无人机机动性能约束、规划环境外部约束和航迹综合代价建模等优化方法,重新建立航迹规划目标函数,使其更能真实地描述无人机的实际作战环境。从3个方面对基本蚁群算法进行了改进,包括非均匀初始化信息素合理设置、增加启发因子改进状态转移概率和优化改进信息素更新机制。通过仿真实验表明,改进后的蚁群算法所获取的最优航迹,能够有效地规避地形地貌、禁飞区和空域可用空间的限制影响,切实减少了迭代次数,在较大程度上提升了航迹规划的质量,具备一定的实用价值。 展开更多
关键词 无人机 三维航迹规划 威胁规避 改进蚁群算法
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基于蚁群算法的电动汽车快速充电站选址与容量确定优化方法
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作者 王宏刚 陈常龙 于宙 《工程数学学报》 北大核心 2025年第1期188-198,共11页
随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及... 随着人们对生态问题的日益关注和对化石燃料依赖性的减少,电动汽车作为可持续交通解决方案受到了广泛关注。电动汽车因其环保特性而备受青睐,然而其有限的能量存储能力限制了行驶距离,因此高效利用能源至关重要。为确保电动汽车能够及时获得补充能量,提出了一种基于蚁群算法的快速充电站选址与容量确定优化方法。研究考虑了实时定价、使用时间、关键峰值定价以及峰值时间回扣等因素,旨在制定最优充电定价策略。基于此策略,运用蚁群优化算法对电动汽车流量和充电需求进行了深入分析。通过综合考虑建设成本、设备购置成本、维护费用以及用户的行驶成本,构建了一个快速充电站选址与容量确定的优化模型,并采用蚁群算法对该模型进行求解,从而得出最优的选址与容量配置。实验结果表明,所提出的基于蚁群算法的优化方法具有更好的综合性能,适用于实际应用场景。 展开更多
关键词 电动汽车 优化运行 蚁群算法 电动汽车充电站
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基于改进蚁群的供应链自动调度算法研究
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作者 马仲能 李春晖 +2 位作者 周松涛 赖莉敏 梁远星 《电子设计工程》 2025年第6期44-47,52,共5页
针对电力供应链中物资资源调度流程复杂、调度时间尺度长等问题,文中设计了一种以几何法为基础的改进蚁群调度优化算法。该算法在传统蚁群算法的基础上,引入几何法对初始信息素进行差异化设计,加快了算法的收敛速度,并融入以起始点和目... 针对电力供应链中物资资源调度流程复杂、调度时间尺度长等问题,文中设计了一种以几何法为基础的改进蚁群调度优化算法。该算法在传统蚁群算法的基础上,引入几何法对初始信息素进行差异化设计,加快了算法的收敛速度,并融入以起始点和目标点为导向的启发式函数,避免了蚁群算法在寻优迭代过程中的锁死问题,改进后信息素的更新方式提高了算法在供应链自动调度过程中的收敛速度。在Matlab中进行的仿真实验结果表明,改进蚁群算法在4种仿真环境下的路径长度均在35以下,迭代次数约为35次,运行时间和长度方差均为8以下,提高了调度优化过程的收敛速度且降低了调度时间尺度。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 电力供应链 优化调度 几何法 改进信息素
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面向区域配电网规划的源网荷储优化配置算法
16
作者 马军 刘玉文 +2 位作者 孙伟琴 李恺文 刘昭君 《信息技术》 2025年第1期94-99,共6页
针对区域配电网规划的源网荷储优化扩容问题,文中提出了一种规划解决方案。通过安装和加固高压或中压变电站、馈线段、分布式发电源和存储单元,扩大网络容量,并将系统的成本目标函数在技术约束下实现最小化。同时,对于解决配电网规划问... 针对区域配电网规划的源网荷储优化扩容问题,文中提出了一种规划解决方案。通过安装和加固高压或中压变电站、馈线段、分布式发电源和存储单元,扩大网络容量,并将系统的成本目标函数在技术约束下实现最小化。同时,对于解决配电网规划问题的常用优化算法进行了分析和比较,提出了改进的配电网规划算法。在实际应用中对算法进行比较,验证了所提改进算法的有效性,并对3个试验配电网进行了数值研究。数值分析结果表明,所提出的混合遗传/蚁群系统算法可以实现约21.74%的负载削减。 展开更多
关键词 算法优化 配电网规划 遗传算法 存储单元 蚁群算法
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融合改进遗传算法的动态资源调控算法设计
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作者 张伟 杨华飞 +2 位作者 杨文清 段淼臻 钱恒顺 《电子设计工程》 2025年第2期38-41,46,共5页
为了降低智慧电网硬件设备的购买和维护成本、提高各类资源的利用效率,文中提出一种基于改进遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)相融合的动态资源调控算法,并构建了相应的模型。通过在传统GA中引入时间-负载双适应度函数,提高了GA全局最优解... 为了降低智慧电网硬件设备的购买和维护成本、提高各类资源的利用效率,文中提出一种基于改进遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)相融合的动态资源调控算法,并构建了相应的模型。通过在传统GA中引入时间-负载双适应度函数,提高了GA全局最优解的准确度。在传统ACO中利用时间-成本双函数来确定信息素,提高了ACO初期的寻优速度。采用动态融合策略将改进后的GA和ACO相结合,构建出ACO-GA动态资源调控算法。算例仿真结果表明,所提ACO-GA动态资源调控算法在任务数为400时,执行时间、不均衡值分别为120 ms和0.52。相比其他算法,提出算法的执行时间最低且不均衡值最为稳定,证明了ACO-GA动态资源调控算法用于资源调控的可行性。 展开更多
关键词 资源调控 遗传算法 蚁群算法 动态融合 全局最优解
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划应用研究
18
作者 王淑民 陈兴文 《山西电子技术》 2025年第2期112-113,116,共3页
针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,... 针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,采用三角形剪枝法除去,以提高移动机器人的寻优能力,防止机器人陷入局部最优。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群算法改进 路径规划
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基于蚁群优化算法的群塔塔吊平面布置方法研究
19
作者 郑迪 《中国建设信息化》 2025年第1期70-73,共4页
针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优... 针对现有塔吊平面布置方法在实际应用中存在布置后塔吊平面倾覆力矩无法达到理想范围的问题,引入蚁群优化算法,开展群塔塔吊平面布置方法研究。计算塔吊起升高度、负重量等群塔塔吊平面布置参数。根据工况需要,建立群塔塔吊平面布置优化模型。通过蚁群优化算法的应用,实现模型训练与求解,得到最优的平面布置方案。通过对比实验证明,新的布置方法应用可以将塔吊平面倾覆力矩控制在规定要求范围内,提高群塔塔吊整体稳定性。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 塔吊 布置 平面 群塔
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基于城乡公交的运邮结合路线选择问题研究
20
作者 羊家豪 刘昕睿 陈礼美 《汽车实用技术》 2025年第8期138-144,共7页
文章针对基于乡村客运场站、客运班线等现有资源的闲置运力,拓展快递货物运输,进而改善客运企业经营状况、促进乡村物流发展等需求,提出了运邮结合路线选择问题(SMRSP)。分析城乡公交开展运邮结合物流模式的特点,明确优化目标,建立最小... 文章针对基于乡村客运场站、客运班线等现有资源的闲置运力,拓展快递货物运输,进而改善客运企业经营状况、促进乡村物流发展等需求,提出了运邮结合路线选择问题(SMRSP)。分析城乡公交开展运邮结合物流模式的特点,明确优化目标,建立最小物流成本和最小运输时间的多目标优化模型并采用线性加权法转换成单目标模型,设计改进蚁群算法,利用MATLAB求解得到订单最优搭载方案。通过含有30个站点的算例,证明了模型的准确性和算法的有效性。 展开更多
关键词 城乡公交 运邮结合 多目标优化 改进蚁群算法
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