蟻群算法
- 改進(jìn)蟻群算法的森林防火移動機(jī)器人路徑規(guī)劃
展鄰域的改進(jìn)蟻群算法。首先引入定向鄰域拓展策略，并將搜索鄰域從8個拓展至10個拓展，以求擴(kuò)大搜索效率與范圍；然后綜合考慮影響移動機(jī)器人的多種因素，利用路徑長度和能耗改進(jìn)啟發(fā)函數(shù)；接著通過位置信息改進(jìn)初始信息素；最后結(jié)合最大-最小螞蟻系統(tǒng)（MMAS）和精英螞蟻等算法模型的優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn)信息素更新規(guī)則。結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法、基于多啟發(fā)因素的改進(jìn)蟻群算法相比，路徑長度分別縮短7.66%、6.53%，能耗指標(biāo)分別下降62.2%、49.3%，綜合
森林工程 2024年1期2024-01-19
- 基于細(xì)菌覓食蟻群算法的無人車路徑規(guī)劃
對現(xiàn)有的傳統(tǒng)蟻群算法進(jìn)行研究，同時考慮到當(dāng)前傳統(tǒng)蟻群算法的一些缺點(diǎn)，引用細(xì)菌覓食算法進(jìn)行嘗試改進(jìn)，加深對這兩個算法的認(rèn)識，并進(jìn)行歸納總結(jié)。關(guān)鍵詞：人工智能；路徑規(guī)劃；無人駕駛；蟻群算法；細(xì)菌覓食算法Path?Planning?of?Unmanned?VehicleBased?on?Bacteria?Forageant?Colony?AlgorithmLu?Hongyu1?Xiao?Yinbao21.School?of?Mechanical?and?Elec
科技風(fēng) 2023年36期2024-01-07
- 考慮道路實(shí)況的冷鏈物流多溫共配路徑優(yōu)化研究
個方面對傳統(tǒng)蟻群算法進(jìn)行了改進(jìn)，并混入了2-opt局部優(yōu)化算法。最后，通過對照仿真實(shí)驗(yàn)，證實(shí)了模型及算法的有效性。關(guān)鍵詞：VRP;冷鏈物流;碳排放;道路實(shí)況;多溫共配;蟻群算法中圖分類號：F252.14? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.15.033Abstract： Considering the perishable characteristics of cold chain produc
物流科技 2023年15期2023-07-17
- 基于蟻群算法的物流中心選址優(yōu)化設(shè)計(jì)與算法實(shí)現(xiàn)
量化，文章將蟻群算法應(yīng)用到物流中心優(yōu)化選址問題中，給出模型的構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)步驟，應(yīng)用Matlab編程驗(yàn)證模型和算法的有效性，以某種模型數(shù)據(jù)假設(shè)為例，給出一系列分析數(shù)據(jù)，從軟件分析結(jié)果中找出物流中心優(yōu)化選址方案，最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用蟻群算法求解最優(yōu)路徑時具有一定的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：蟻群算法；物流中心；優(yōu)化選址；Matlab中圖分類號：F252.14? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.11.004Ab
物流科技 2023年11期2023-06-28
- 復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)配送路徑優(yōu)化
計(jì)案例，通過蟻群算法對模型進(jìn)行求解，并對風(fēng)速、風(fēng)向的交互作用進(jìn)行了情景分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在無人機(jī)的飛行極限范圍內(nèi)，風(fēng)速越大對無人機(jī)飛行的影響越大，配送時間整體呈現(xiàn)增加的趨勢；當(dāng)風(fēng)速增加到一定程度時，風(fēng)向角度變化會對無人機(jī)飛行時間產(chǎn)生較大影響。該研究可為復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)物流配送提供理論依據(jù)，進(jìn)而為無人機(jī)路徑規(guī)劃研究提供有力支持和參考依據(jù)。關(guān)鍵詞：物流配送；蟻群算法；復(fù)雜環(huán)境；路徑優(yōu)化中圖分類號：TP18；F252 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-470
現(xiàn)代信息科技 2023年9期2023-06-21
- 基于優(yōu)化蟻群算法的電纜敷設(shè)路徑規(guī)劃
低等問題，將蟻群算法優(yōu)化的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)應(yīng)用到電纜敷設(shè)路徑規(guī)劃中．利用蟻群算法在復(fù)雜線路中多端點(diǎn)的線路計(jì)算優(yōu)勢，解決電纜敷設(shè)的最短路徑問題．同時，本文將電纜敷設(shè)路徑平面化，進(jìn)一步利用Gompertz函數(shù)從信息素限定和揮發(fā)因子自適應(yīng)調(diào)整兩方面進(jìn)行優(yōu)化，提高了蟻群算法的收斂速度和全局性．仿真實(shí)驗(yàn)表明，優(yōu)化的蟻群算法在變電站數(shù)字化三維電纜敷設(shè)過程能夠快速得出最短電纜敷設(shè)路徑，節(jié)省人力物資成本，提高了設(shè)計(jì)精度．關(guān)鍵詞蟻群算法;電纜敷設(shè);信息素;揮發(fā)因子;收斂速度中
南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年2期2023-06-14
- 一種蟻群優(yōu)化小波包基選擇的方法
的問題，依據(jù)蟻群算法和小波包的相關(guān)理論，分析了小波包基選取的影響因素，對選取規(guī)則進(jìn)行了重新定義，并結(jié)合蟻群算法的全局優(yōu)化能力對新定義的終端節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)集和分解層數(shù)尋優(yōu)，給出了一種基于蟻群算法的小波包基優(yōu)選方法。對比傳統(tǒng)最優(yōu)基選擇算法，新方法的收斂性能及分布性能加強(qiáng)了12.5%，在軸承的微弱故障信號降噪過程中，經(jīng)處理后的信號信噪比提高了46.7%，均方根誤差降低了20.4%，驗(yàn)證了新方法的有效性和優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：信號降噪;小波包;最優(yōu)基選擇;代價(jià)函數(shù);蟻群算法D
哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年2期2022-05-25
- 基于改進(jìn)蟻群算法的SDN數(shù)據(jù)中心流調(diào)度研究
網(wǎng)絡(luò)中，基于蟻群算法的流調(diào)度策略在對路徑進(jìn)行選擇時存在收斂過慢和搜索停滯等缺點(diǎn)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)時延過高和資源利用率低等問題。為此，提出一種基于蟻群改進(jìn)的流調(diào)度算法。該算法以最大化平均鏈路帶寬利用率為優(yōu)化目標(biāo)，將流調(diào)度問題抽象為整數(shù)線性規(guī)劃模型，通過重定義蟻群算法中的信息素更新方式對大流的重路由路徑進(jìn)行求解。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法與傳統(tǒng)的經(jīng)典流調(diào)度算法和基于蟻群算法的流調(diào)度策略相比，能夠更有效地提升網(wǎng)絡(luò)平均對分帶寬，同時降低網(wǎng)絡(luò)傳輸時延和丟包率，充分利用
哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年1期2022-05-10
- 蟻群優(yōu)化算法的無人機(jī)室內(nèi)航跡規(guī)劃
傳統(tǒng)（基本）蟻群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢等問題，探索一種高效、準(zhǔn)確的航跡規(guī)劃方法意義重大。為提高收斂速度使其避免陷入局部最優(yōu)等算法缺陷，提出一種改進(jìn)蟻群算法的室內(nèi)無人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法，該方法設(shè)計(jì)初始信息素的調(diào)節(jié)因子，增強(qiáng)蟻群搜索的方向性;設(shè)計(jì)啟發(fā)概率函數(shù)，改進(jìn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，有效提高蟻群可見性精度;改進(jìn)算法的信息素更新方式，增加信息素?fù)]發(fā)率的動態(tài)調(diào)整策略，提高算法的收斂速度，擴(kuò)大搜索空間，有效避免其陷入局部最優(yōu)。通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行算法
- 基于蟻群算法的快遞投遞最優(yōu)路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)
型，設(shè)計(jì)基于蟻群算法的快遞投遞最優(yōu)路徑規(guī)劃算法，在給定時間窗內(nèi)以目標(biāo)約束規(guī)劃出最優(yōu)投遞路徑，以合適的投遞成本實(shí)現(xiàn)訂單高效配送，降低投遞員的在路上的時間，提升電商企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。關(guān)鍵詞：訂單配送;成本約束;時間窗;蟻群算法;路徑規(guī)劃中圖分類號：TP311.5? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2022）04-0086-041 概述近年來，隨著人民生活水平的逐步提高，年輕一代在日常工作與生活學(xué)習(xí)中的壓力也越來越大，“懶人經(jīng)濟(jì)”逐漸興起，并帶
電腦知識與技術(shù) 2022年4期2022-04-29
- 基于蟻群算法求解VRPTW路徑規(guī)劃問題研究
帶有時間窗的蟻群算法，對車輛配送路徑進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，最后尋找到最優(yōu)配送路徑以滿足目標(biāo)函數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)表明，該數(shù)學(xué)模型和算法可以更好地解決物流配送路徑選擇的問題，以達(dá)到降低物流成本、提高物流效率等目的。關(guān)鍵詞：物流配送;蟻群算法;路徑優(yōu)化中圖分類號：U116.2? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAbstract： At present， China's logistics industry is developing rapidly， but it is accompani
物流科技 2022年3期2022-04-16
- 城市交通網(wǎng)絡(luò)中救援車輛路徑優(yōu)化研究
MATLAB蟻群算法結(jié)合ArcGIS平臺構(gòu)建城市路網(wǎng)要素，定位應(yīng)急設(shè)施及求解應(yīng)急救援車輛路徑優(yōu)化結(jié)果。通過實(shí)例分析改變要素信息時，救援路徑結(jié)果與效率的差別，客觀評估城市應(yīng)急救援能力，為城市交通救援車輛的路徑優(yōu)化提供可行性助力。關(guān)鍵詞：應(yīng)急救援;蟻群算法;MATLAB;AHP中圖分類號：TP274? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AResearch on Route Optimization of Rescue Vehicles in Urban Traffic Net
軟件工程 2022年2期2022-03-09
- 基于SolidWorks的虛擬裝配路徑規(guī)劃研究
臂;包圍盒;蟻群算法中圖分類號：TP319? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AResearch of Virtual Assembly Path Planning based on SolidWorksZHANG Peng， ZHONG Liangwei， ZHANG Zenan（School of Mechanical Engineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 2
軟件工程 2022年3期2022-03-07
- 工業(yè)機(jī)器人去毛刺平臺研發(fā)路徑探究
行標(biāo)定，并以蟻群算法為基礎(chǔ)，搭建工業(yè)機(jī)器人去毛刺平臺。通過引入工業(yè)視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對于目標(biāo)工件的在線監(jiān)測，并將有關(guān)工件輪廓以及位置的信息，遠(yuǎn)程傳輸至工業(yè)機(jī)器人去毛刺平臺，提升該平臺智能化水平，有效解決零件生產(chǎn)加工過程中，異形工件毛刺難以去除的問題。Abstract： In order to improve the automation level of industrial robot， designers try to optimize the indus
內(nèi)燃機(jī)與配件 2022年3期2022-01-15
- 基于改進(jìn)蟻群算法的電力自動調(diào)度模型構(gòu)建
出了一種基于蟻群算法和粒子群算法的改進(jìn)蟻群算法， 該算法在分析了蟻群算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過利用粒子群算法得到蟻群算法重要參數(shù)值，從而達(dá)到提升算法性能的目的。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明，提出的改進(jìn)蟻群算法模型具有可行性，并且在性能方面優(yōu)于粒子群算法和蟻群算法。關(guān)鍵詞：電力自動調(diào)度;蟻群算法;粒子群算法;模型構(gòu)建中圖分類號：TP18;TM734 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? 文章編號：1001-5922（2021）11-0088-04Construction of Elec
粘接 2021年11期2021-12-08
- 淺析基于蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃
劃的算法，但蟻群算法具有其獨(dú)特優(yōu)勢。為了探究蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃上的應(yīng)用，對蟻群算法進(jìn)行了簡單研究，總結(jié)出其基本原理與螞蟻選擇路徑的過程，之后通過設(shè)置變量、簡列公式，計(jì)算出信息素濃度與路徑長短的關(guān)系，并設(shè)計(jì)出其算法流程。又對路徑規(guī)劃問題進(jìn)行了簡單分析，發(fā)現(xiàn)蟻群算法的應(yīng)用可以使機(jī)器人找到一條到達(dá)目的地最短路徑，最后通過Matlab仿真確定信息素濃度與路徑長短的關(guān)系，提高了分析的準(zhǔn)確性，使其更有說服力。關(guān)鍵詞：蟻群算法;路徑規(guī)劃;最短路徑;信息素濃度0引言
科學(xué)與生活 2021年24期2021-12-06
- 基于PDCA蟻群算法在接觸網(wǎng)腕臂預(yù)配中應(yīng)用
基于PDCA蟻群算法。接著以高鐵接觸網(wǎng)腕臂預(yù)配為例，詳細(xì)闡述了基于PDCA蟻群算法進(jìn)行接觸網(wǎng)腕臂預(yù)配的應(yīng)用，主要涉及施工前施工方案確定、施工過程中質(zhì)量控制以及施工完成后對照檢查是否達(dá)到預(yù)期質(zhì)量目標(biāo)，希望對相關(guān)的工程提供借鑒與幫助。關(guān)鍵詞：PDCA;蟻群算法;腕臂預(yù)配電氣化鐵路接觸網(wǎng)是高鐵列車在線路上正常安全運(yùn)行的唯一能源供給系統(tǒng)，腕臂是接觸網(wǎng)系統(tǒng)中用于支撐輸電線的關(guān)鍵裝置?，F(xiàn)有的接觸網(wǎng)腕臂預(yù)配方法，主要存在以下問題：一是人工參與過多;二是腕臂管重量大，人工
科學(xué)與生活 2021年23期2021-12-06
- 一種新的同時取送貨車輛路徑問題方法研究
，隨后設(shè)計(jì)了蟻群算法對靜態(tài)和動態(tài)問題進(jìn)行相關(guān)解析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，該方法在具體問題中的求解速度以及對外界環(huán)境不良因素的抗干擾能力較強(qiáng)，為以后的相關(guān)研究奠定了理論基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：同時取送貨 車輛路徑 雙目標(biāo) 蟻群算法1 引言同時送貨的時效性、客戶的滿意程度以及各種具有不確定因素的相關(guān)問題正隨著國家及社會高速發(fā)展慢慢的浮出水面[1]。而如今，隨著計(jì)算機(jī)以及相關(guān)技術(shù)的快速普及，國家為了應(yīng)對各場景下精確滿足客戶需求，完善相關(guān)配送規(guī)范和配送能力。末端配送的主要問題是VR
時代汽車 2021年21期2021-11-23
- 交通應(yīng)急調(diào)度系統(tǒng)的蟻群算法優(yōu)化設(shè)計(jì)
線規(guī)劃。針對蟻群算法在傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)中的不足，本文提出的系統(tǒng)通過適當(dāng)改變信息素?fù)]發(fā)因子，加快收斂到染色體最優(yōu)解的速度，建立了蟻群自適應(yīng)優(yōu)化算法，利用優(yōu)化算法求解規(guī)劃模型。結(jié)果表明，該算法的收斂速度和優(yōu)化結(jié)果均優(yōu)于傳統(tǒng)的蟻群算法。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng);蟻群算法;信息素因子;應(yīng)急管理中圖分類號：X928 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A0 引言層出不窮的交通事件和不可抗力災(zāi)害是造成交通網(wǎng)絡(luò)各種擁堵的關(guān)鍵原因，將對城市乃至全國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和服務(wù)效率造成巨大損失。因此，科學(xué)地運(yùn)用蟻群
交通科技與管理 2021年33期2021-11-06
- 智能算法在MPPT中的應(yīng)用
模糊控制以及蟻群算法在光伏系統(tǒng)MPPT中的控制方法、過程進(jìn)行總結(jié)。關(guān)鍵詞：MPPT;遺傳算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊控制;蟻群算法中圖分類號：TP18? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? 文章編號：1003-5168（2021）24-0012-04Application of Intelligent Algorithm in MPPTTAI Kexin? ? MO Chengkai（School of Electrical Engineering， Un
河南科技 2021年24期2021-09-26
- 基于眾包配送模式的超市訂單分配與路徑規(guī)劃研究
完成的訂單用蟻群算法進(jìn)行路徑優(yōu)化。最后驗(yàn)證了所使用的方法在解決超市訂單分配和路徑優(yōu)化問題方面的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：眾包配送;車輛路徑優(yōu)化;K-means算法;蟻群算法中圖分類號：F252.14? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAbstract： With the rapid development of internet， O2O business model has become a trend. As a terminal place connecting c
物流科技 2021年7期2021-09-18
- O2O模式下生鮮電商末端配送路徑優(yōu)化研究
摘 要：運(yùn)用蟻群算法，通過Matlab軟件實(shí)施仿真測試驗(yàn)證某生鮮門店末端配送路徑的有用性。通過了解我國末端配送現(xiàn)狀，分析物流末端配送的問題提出解決方案，將盒馬自身的智慧調(diào)度算法結(jié)合蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化;降本增效為目標(biāo)，同時滿足車輛安排合理、配送時長最短的約束條件，使用蟻群算法求解“最后一公里”最優(yōu)路徑;盒馬鮮生在物流配送上開辟了智慧調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)配送路徑優(yōu)化，提出盒馬鮮生將智慧調(diào)度算法與第三方物流公司合作。探究生鮮電商企業(yè)提供優(yōu)化配送路徑智能算法，也為擁有
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2021年19期2021-09-12
- 針對軌道車輛走行部關(guān)鍵部件故障的智能識別研究
文提出了利用蟻群算法對彈簧的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。通過對軌道車輛橫向動力學(xué)方程建立的多元線性回歸模型進(jìn)行處理，得到約束模型。利用蟻群算法的尋優(yōu)特性，在彈簧的正常、輕微故障和斷裂的情況下對約束模型進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算，驗(yàn)證該算法的有效性。結(jié)果表明：該方法可以有效準(zhǔn)確地估計(jì)軌道車輛走行部關(guān)鍵部件彈簧的實(shí)際參數(shù)值。通過比較估計(jì)值和正常值，可及時判斷彈簧的狀態(tài)，該參數(shù)估計(jì)方法可為軌道車輛懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵部件狀態(tài)監(jiān)測提供重要的理論依據(jù)。關(guān)鍵詞：軌道車輪;動力學(xué)模型;蟻群算法;參數(shù)估
軟件 2021年3期2021-08-17
- 迷你仿生殺蟲機(jī)器人的設(shè)計(jì)與探究
用傳感器以及蟻群算法技術(shù)，能自主勘探害蟲出沒、探測路面的狀況;底部采用履帶式移動和伸縮的機(jī)械臂，提高移動的穩(wěn)定及角落害蟲捕捉的高效性，會對已確認(rèn)的害蟲自動進(jìn)行化學(xué)藥劑噴灑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)規(guī)劃最優(yōu)路徑、快速辨識害蟲類別，可達(dá)到普通家庭的使用要求，具有靈活高效的捕捉能力。關(guān)鍵詞：殺蟲機(jī)器人;蟻群算法;機(jī)械臂;單片機(jī);傳感器中圖分類號：TP242? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2021）14-0169-03Abstract：
電腦知識與技術(shù) 2021年14期2021-07-19
- 多品類生活垃圾收運(yùn)的車輛路徑優(yōu)化問題研究
仿真實(shí)驗(yàn)，用蟻群算法對算例進(jìn)行求解，驗(yàn)證了算法模型的良好尋優(yōu)效果，為新式垃圾車輛的投產(chǎn)使用提供參考。關(guān)鍵詞： 生活垃圾收運(yùn);多品類;車輛路徑優(yōu)化;蟻群算法文章編號： 2095-2163（2021）01-0114-06 中圖分類號：X799.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A【Abstract】In recent years， as China has gradually formulated and implemented waste classification pol
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2021年1期2021-07-11
- 基于改進(jìn)遺傳算法的校園外賣配送路徑規(guī)劃
的遺傳算法與蟻群算法在實(shí)驗(yàn)中的優(yōu)劣，采用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳蟻群混合算法，對沈陽大學(xué)校園內(nèi)外賣配送路線進(jìn)行了合理的規(guī)劃，并通過MATLAB軟件對路徑做了仿真實(shí)驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，文章中算法能有效縮短校園外賣配送路徑長度，提供較為合理的優(yōu)化路徑，能夠有效提升外賣員的配送效率，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：校園外賣;遺傳算法;TSP問題;蟻群算法中圖分類號：U116??? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAbstract： With the popularity of the Inte
物流科技 2021年1期2021-07-05
- 基于蟻群算法的10kV配電線路開關(guān)跳閘告警系統(tǒng)
此，提出基于蟻群算法的10kV配電線路開關(guān)跳閘告警系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究。將具有可調(diào)頻采集功能的ZBD22305TZ作為數(shù)據(jù)采集裝置，將具有高效數(shù)據(jù)計(jì)算能力的HS2020MD1532作為數(shù)據(jù)處理芯片，利用蟻群算法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理后，通過分析配電線路開關(guān)跳閘相關(guān)信息的關(guān)聯(lián)性判定是否進(jìn)行告警。測試結(jié)果表明，設(shè)計(jì)系統(tǒng)對配電線路開關(guān)跳閘告警的準(zhǔn)確率為94.44%，告警報(bào)出率為94.74%。關(guān)鍵詞：蟻群算法;配電線路開關(guān);跳閘告警;向量化處理;關(guān)聯(lián)性中圖分類號：T
裝備維修技術(shù) 2021年50期2021-07-01
- 應(yīng)急物流的背景及發(fā)展措施
題，本文運(yùn)用蟻群算法、網(wǎng)絡(luò)聯(lián)動多種方法對應(yīng)急物資運(yùn)輸過程中存在的問題進(jìn)行了深入的研究與解釋。關(guān)鍵詞 應(yīng)急物資 物流運(yùn)輸 蟻群算法 網(wǎng)絡(luò)聯(lián)動中圖分類號：F252 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-0745（2021）01-0040-03在突發(fā)事件面前，時間就是生命，應(yīng)對突發(fā)事件，應(yīng)急物資是重要的物質(zhì)保障，應(yīng)急物資的及時抵達(dá)是提供保障的前提。在重大災(zāi)害條件下，物資運(yùn)輸效率決定著災(zāi)害救援效果與災(zāi)害影響范圍大小[1]。應(yīng)急物流的完善是應(yīng)急事業(yè)發(fā)展的一個重要目標(biāo)。
科海故事博覽·中旬刊 2021年1期2021-06-23
- 基于改進(jìn)蟻群算法的高速公路協(xié)同救援路徑規(guī)劃
個方面改進(jìn)了蟻群算法。在此基礎(chǔ)上，建立多點(diǎn)協(xié)同救援模型，采用表上作業(yè)法確定救援車輛派遣方案。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的蟻群算法和原始的蟻群算法相比，不但收斂速度更快，而且優(yōu)化了全局最優(yōu)解。改進(jìn)的蟻群算法與表上作業(yè)法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了多救援點(diǎn)協(xié)同救援的路徑規(guī)劃功能。關(guān)鍵詞： 路徑規(guī)劃; 多點(diǎn)協(xié)同救援; 蟻群算法; 表上作業(yè)法中圖分類號：TP391.1? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1006-8228（2021）03-01-05Path plann
計(jì)算機(jī)時代 2021年3期2021-06-11
- 基于蟻群算法的冷鏈物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化——以F公司為例
司為例，運(yùn)用蟻群算法并借助MATLAB迭代計(jì)算，對F公司在南京區(qū)域的配送點(diǎn)進(jìn)行分析，從而對生鮮物流配送的“最后一公里”問題進(jìn)行優(yōu)化。關(guān)鍵詞：冷鏈運(yùn)輸;路徑優(yōu)化;蟻群算法中圖分類號：TP3? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2021）11-0251-04疫情的突然爆發(fā)，線下購買生鮮食品難度加大，使得人們更愿意選擇線上購買生鮮食品，猛然增加的生鮮食品需求量對于冷鏈運(yùn)輸行業(yè)是個嚴(yán)峻的考驗(yàn)，但也促進(jìn)了冷鏈物流配送的發(fā)展。與電子商務(wù)領(lǐng)域的突飛
電腦知識與技術(shù) 2021年11期2021-05-23
- 基于蟻群算法的博物館人流動線設(shè)計(jì)研究
文章提出通過蟻群算法對博物館的人流動線設(shè)計(jì)進(jìn)行研究。以秦始皇兵馬俑博物館為例，用柵格圖法對秦始皇兵馬俑博物館的人流動線進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究。經(jīng)過三種仿真模擬實(shí)驗(yàn)，模擬五個展館在特殊情況下多種開館情況。通過更新信息素和增加迭代次數(shù)來判斷人流動線的長短，得出秦始皇兵馬俑博物館人流動線的最短路徑和參觀順序。仿真實(shí)驗(yàn)證明，蟻群算法可用于秦始皇兵馬俑博物館三種參觀需求的人流動線規(guī)劃設(shè)計(jì)。蟻群算法在博物館的人流動線設(shè)計(jì)中是有效的，可以得出一種最優(yōu)的參觀人流動線設(shè)計(jì)規(guī)劃。關(guān)
現(xiàn)代信息科技 2021年22期2021-05-16
- 一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的故障檢測算法
，提出了基于蟻群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的WSN節(jié)點(diǎn)故障檢測方法。通過使用蟻群算法，使用戶通過尋找優(yōu)化路徑來定位WSN節(jié)點(diǎn)的位置，通過這種隨機(jī)搜索算法以及蟻群算法的搜索策略使用戶對WSN故障節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行總體把握。然后又基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對獲取的WSN故障節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)一步學(xué)習(xí)，在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中，依據(jù)WSN故障節(jié)點(diǎn)預(yù)測誤差，并進(jìn)一步調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，增加了故障診斷的精度。采用的算法對檢測WSN故障節(jié)點(diǎn)具有較好的性能，使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量大大提高，增強(qiáng)
計(jì)算技術(shù)與自動化 2021年1期2021-04-09
- 基于改進(jìn)蟻群算法的移動機(jī)器人三維路徑規(guī)劃
內(nèi)容之一，用蟻群算法進(jìn)行三維路徑規(guī)劃是近年來研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的蟻群算法應(yīng)用于三維路徑規(guī)劃時，存在收斂速度慢，容易陷入死鎖狀態(tài)等問題。本文提出了一種改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法，首先基于柵格法建立三維空間模型，其次構(gòu)造新的啟發(fā)函數(shù)，最后改進(jìn)了信息素的更新原則，從而，從而避免了算法陷入死鎖狀態(tài)，加快了算法的收斂速度。通過三維仿真實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)算法可以得到最優(yōu)路徑，且路徑規(guī)劃結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)蟻群算法，表明了算法有效性和可行性。關(guān)鍵詞：蟻群算法;三維空間;智能移動機(jī)器人;路徑規(guī)劃（
科學(xué)與財(cái)富 2021年3期2021-03-08
- 基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究
?要：在將蟻群算法應(yīng)用于機(jī)器人路徑規(guī)劃時，針對如何調(diào)節(jié)收斂速度與種群多樣性之間矛盾的問題，提出了改進(jìn)的蟻群算法。在狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則中，引入防死鎖因子，改進(jìn)啟發(fā)函數(shù)，提升收斂效率;在信息素更新過程中，提出一種全局信息素分步更新策略;在整體結(jié)構(gòu)上，提出了多層并行蟻群模型，極大縮減了整體運(yùn)行時間。改進(jìn)的蟻群算法可保持種群多樣性與收斂速度之間的一種平衡。關(guān)鍵詞：機(jī)器人;蟻群算法;路徑規(guī)劃;種群多樣性;收斂速度中圖分類號：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：20
現(xiàn)代信息科技 2021年12期2021-01-14
- 海上應(yīng)急救助站點(diǎn)選址與救助船配置集成優(yōu)化
模型，并使用蟻群算法對模型進(jìn)行求解。將該模型應(yīng)用于渤海及其附近水域進(jìn)行算例分析，得到救助站點(diǎn)選址與救助船配置方案，并對模型優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行敏感性分析。該模型優(yōu)化結(jié)果可為我國交通運(yùn)輸部北海救助局救助船隊(duì)的更新方向提供參考。關(guān)鍵詞： 救助站點(diǎn)選址; 多重集合覆蓋模型; 蟻群算法; 救助船配置中圖分類號： U676.8+1 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： AAbstract： In order to improve the rescue efficiency of marine
上海海事大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年4期2021-01-06
- 一種求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的改進(jìn)蟻群算法
出一種改進(jìn)的蟻群算法（Ant colony optimization，ACO）。在基本算法的基礎(chǔ)上，通過對初始信息素進(jìn)行混沌處理，動態(tài)調(diào)整參數(shù)α（信息啟發(fā)式因子）和β（期望啟發(fā)式因子）值，引入最大-最小螞蟻系統(tǒng)來對算法進(jìn)行改進(jìn)，利用Pareto 的排序機(jī)制對搜索到的可行解進(jìn)行分類排序，得出可行解。對4個經(jīng)典測試函數(shù)的仿真結(jié)果表明，文中算法在均勻性、尋有能力均優(yōu)于另兩種算法。關(guān)鍵詞：約束問題;多目標(biāo)優(yōu)化;蟻群算法;仿真中圖分類號： TP181? ? ? ?
電腦知識與技術(shù) 2020年32期2020-12-29
- 群智能算法在連續(xù)域優(yōu)化問題中的應(yīng)用
最優(yōu)化問題。蟻群算法和粒子群算法是群智能理論研究領(lǐng)域兩種主要算法。本文在討論蟻群算法和粒子群算法原理的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于連續(xù)域?qū)?yōu)問題的求解。通過仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了這兩個算法在連續(xù)域優(yōu)化中的應(yīng)用，驗(yàn)證了各算法在連續(xù)域優(yōu)化問題下的可行性、可靠性和高效性特點(diǎn)。關(guān)鍵詞：群智能;粒子群算法;蟻群算法;連續(xù)域優(yōu)化中圖分類號：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2020）30-0189-02群智能算法（Swarm Intelligence）
電腦知識與技術(shù) 2020年30期2020-12-29
- 一種基于物聯(lián)網(wǎng)的社區(qū)商業(yè)魯棒優(yōu)化配送方案
模分析及引入蟻群算法實(shí)現(xiàn)對成本及最優(yōu)路線確定，并借助計(jì)算機(jī)解出優(yōu)化數(shù)據(jù)，然后根據(jù)實(shí)際情況修正、確定方案，滿足配送中心調(diào)度車輛及配送過程最大程度的自動化、最優(yōu)化，并達(dá)到最有效的配送效率?！娟P(guān)鍵詞】農(nóng)產(chǎn)品配送；物聯(lián)網(wǎng)；建模分析；蟻群算法；魯棒隨著社區(qū)生活水平不斷提高，社區(qū)居民對果蔬的需求越來越多，需求量還在不斷增加。另一方面，面對北京城區(qū)不斷增長的交通需求和逐漸惡化的交通狀況，北京市有關(guān)部門對城市交通管理的措施也越來越嚴(yán)格，新鮮果蔬的社區(qū)商業(yè)城市配送受到了極大
時代經(jīng)貿(mào) 2020年20期2020-12-23
- 基于蟻群-粒子群混合算法的學(xué)習(xí)路徑推薦策略研究
徑后，再使用蟻群算法搜索最短路徑，有效解決了單一的蟻群算法初期搜索方向盲目性的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，算法的求解速度和尋優(yōu)性能得到了有效提高。關(guān)鍵詞：蟻群算法;粒子群算法;學(xué)習(xí)路徑中圖分類號：TP 18文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1007-757X（2020）11-0130-03Abstract：The current method of learning path recommendationhas the problem that the learning p
微型電腦應(yīng)用 2020年11期2020-12-23
- 考慮交通擁堵的城市物流配送路徑規(guī)劃研究
標(biāo)函數(shù)，采用蟻群算法找到最優(yōu)城市物流配送路徑規(guī)劃方案;最后在相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，與其他城市物流配送路徑規(guī)劃算法進(jìn)行對比測試。結(jié)果表明，所提算法獲得了十分理想的城市物流配送路徑規(guī)劃方案，降低了城市物流配送成本，具有更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞： 城市物流; 配送路徑; 目標(biāo)函數(shù); 數(shù)學(xué)模型; 蟻群算法; 規(guī)劃方案; 影響因素分析中圖分類號： TN911.1?34; TP391 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年23期2020-12-23
- 倉內(nèi)揀貨路徑優(yōu)化模型概述
關(guān)系，再使用蟻群算法建立揀貨路徑模型，從而求得理想的揀貨路徑。關(guān)鍵詞 蟻群算法;多目標(biāo)規(guī)劃;圖論;逐層優(yōu)化1問題重述電商訂單下達(dá)倉庫后，商品下架出庫，該過程主要包括定位、組單、揀貨、復(fù)核和打包。該倉庫有13個復(fù)核臺，200個貨架共3000個貨格，每個貨格最多擺放一種商品。訂單下達(dá)倉庫后，進(jìn)行定位操作確定商品下架的貨格和所需下架的商品數(shù)量。揀貨員在某個復(fù)核臺領(lǐng)取任務(wù)單后，依次訪問任務(wù)單中商品所在貨格并下架商品，下架完畢后揀貨員返回到某個復(fù)核臺[1]。基于以上
科學(xué)與信息化 2020年32期2020-12-23
- 蟻群算法選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測
段，因此提出蟻群算法選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)采集的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)過程中采用蟻群算法通過路徑尋優(yōu)、更新信息素等方式選擇最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，得到最佳網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵的有效檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測準(zhǔn)確率，檢測網(wǎng)絡(luò)入侵的效果更好，速度更快，且抗噪性能強(qiáng);并且使用者對該方法的檢測速度、錯誤率等方面均要優(yōu)于傳統(tǒng)方法，說明該檢測方法的應(yīng)用效果好、價(jià)值高。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測; 蟻群算法;
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年22期2020-12-07
- 基于蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的政務(wù)云網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測研究
測。同時，對蟻群算法的信息素更新規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)后的蟻群算法應(yīng)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的優(yōu)化，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的最優(yōu)權(quán)值和閾值，并將最優(yōu)權(quán)值和閾值用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)測模型相比，采用優(yōu)化后的模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測時，其收斂速度和預(yù)測精度都得到了明顯的提高。關(guān)鍵詞： 政務(wù)云; 主動防御; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 蟻群算法; 態(tài)勢預(yù)測; 預(yù)測精度中圖分類號： TN711?34? ? ? ? ? ? ?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年21期2020-12-07
- 新冠疫情期間應(yīng)急物資配送路徑優(yōu)化研究
建立基于變異蟻群算法的物流配送路徑優(yōu)化模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證算法可行性。從求解過程和結(jié)果來看本研究提出的模型和算法找到的路徑是較優(yōu)的。Abstract： Ensuring the distribution of emergency materials during the epidemic is an important part to control the epidemic. Timeliness should be paid attention to
價(jià)值工程 2020年31期2020-11-30
- 超啟發(fā)式算法綜述
的算法，就像蟻群算法（Ant colony algorithm）這種啟發(fā)式算法（Heuristic algorithm）。而隨著問題的進(jìn)一步的復(fù)雜化，人們的要求越來越高，目前啟發(fā)式算法，在解決很多復(fù)雜程度高的問題時，已經(jīng)不是最佳的解決辦法了，這個時候我們就要用到超啟發(fā)式算法（Hyperheuristic algorithm）來解決這樣的問題。超啟發(fā)式算法對于求解各類NP-難解問題，具有非常高的效率[1]。關(guān)鍵詞：二分查找算法;蟻群算法;啟發(fā)式算法;超啟發(fā)式
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2020年9期2020-11-16
- 基于蟻群最優(yōu)的輸電網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展規(guī)劃
長，效率低。蟻群算法是一 種新興的用于解決組合最優(yōu)化問題的高效的內(nèi)啟發(fā)式搜索技術(shù)，具有較強(qiáng) 的魯棒性、優(yōu)良的分布式計(jì)算機(jī)制、易于與其他方法結(jié)合的特點(diǎn)，目前已 經(jīng)在許多優(yōu)化問題中得到了成功應(yīng)用。本文介紹了電網(wǎng)規(guī)劃的研究現(xiàn)狀，對現(xiàn)有的規(guī)劃方法進(jìn)行了總結(jié)。關(guān)鍵詞：輸電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃;蟻群算法;擴(kuò)展1電網(wǎng)規(guī)劃研究現(xiàn)在1.1電網(wǎng)規(guī)劃概述電力工業(yè)是一個投資密集和一次能源消耗最大的行業(yè)，它對整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著巨大的影響。電力系統(tǒng)是電力工業(yè)的具體體現(xiàn)，為了滿足日益增長的電力
中國電氣工程學(xué)報(bào) 2020年16期2020-11-06
- 芻議基于蟻群算法的有線接入網(wǎng)的拓?fù)湓O(shè)計(jì)
杰平摘 要 蟻群算法是根據(jù)自然界螞蟻尋路的方式模擬出的一種仿生算法，但是實(shí)際進(jìn)行大規(guī)模求解的過程中往往會需要應(yīng)用較長的時間，文章從這一點(diǎn)出發(fā)分析了領(lǐng)域分區(qū)法劃分大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的方法。關(guān)鍵詞 蟻群算法;有線接入網(wǎng);拓?fù)湓O(shè)計(jì)前言應(yīng)用蟻群算法進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算的過程中，可以先用領(lǐng)域分區(qū)法將較大的系統(tǒng)劃分為較小的一些子系統(tǒng)，隨后對每個子系統(tǒng)應(yīng)用蟻群算法中的蟻周系統(tǒng)進(jìn)行分別求解，獲取子系統(tǒng)到中間節(jié)點(diǎn)的最佳路徑，隨后獲取整體系統(tǒng)路由。1拓?fù)湓O(shè)計(jì)接入平臺網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲幸鉀Q的問題之
科學(xué)與信息化 2020年17期2020-10-20
- 基于改進(jìn)蟻群算法的配電網(wǎng)故障定位研究
出了基于改進(jìn)蟻群算法的配電網(wǎng)故障定位方法。傳統(tǒng)的ACO算法信息素?fù)]發(fā)系數(shù)、啟發(fā)因子，信息素濃度等參數(shù)需人工設(shè)定，采用IA算法優(yōu)化選取ACO算法的隨機(jī)初始因子，以優(yōu)化ACO的網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)仿真表明，IA-ACO算法比傳統(tǒng)的ACO算法具有更快的收斂速度和更高的尋優(yōu)能力;同時IA-ACO算法在進(jìn)行配電網(wǎng)故障定位仿真時，與實(shí)際結(jié)果一致，驗(yàn)證了IA-ACO算法在配電網(wǎng)故障定位的準(zhǔn)確性與可靠性。關(guān)鍵詞： 配電網(wǎng); 故障定位; 蟻群算法; 免疫算法中圖分類號： TM 7
微型電腦應(yīng)用 2020年9期2020-10-13
- 公共交通一體化出行App的設(shè)計(jì)與研究
oyd算法 蟻群算法中圖分類號：TU247 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ?文章編號：1009-5349（2020）16-0250-03當(dāng)今，城市公共交通已成為人們生活中密不可分的一部分，其快捷、低價(jià)的特點(diǎn)成為上班族、學(xué)生及大部分人群的首選出行方式，它在減輕污染的同時，還緩解了城市交通堵塞的問題。但當(dāng)下的公共交通運(yùn)營管理已不能滿足公眾對出行的需求。為此，我們希望通過一款A(yù)pp彌補(bǔ)公共交通系統(tǒng)的不足，如候車時間過久、支付車費(fèi)不便等問題。用戶通過智能設(shè)備下載App可以提前
現(xiàn)代交際 2020年16期2020-10-09
- 整車道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范模塊化研究與應(yīng)用
試驗(yàn) 規(guī)范 蟻群算法 模塊化1 引言整車道路耐久性試驗(yàn)是車輛在上市前對整車各項(xiàng)指標(biāo)評估的最后一道檢驗(yàn)，整車道路耐久性試驗(yàn)周期長短直接影響到整車開發(fā)周期。而整車道路耐久性試驗(yàn)規(guī)范內(nèi)容多，每個規(guī)范包含多條子規(guī)范，不同的子規(guī)范執(zhí)行場地多樣且復(fù)雜，并且子規(guī)范不得連續(xù)重復(fù)執(zhí)行，再加上腐蝕子規(guī)范對時間間隔與天氣有特殊要求，如果子規(guī)范的排布不合理，會產(chǎn)生過多的無效里程、拉長開發(fā)周期、零件損傷超考核等一系列問題。因此，合理布局規(guī)范排布，對整車道路耐久性試驗(yàn)至關(guān)重要。本文對
時代汽車 2020年15期2020-09-14
- 基于蟻群算法的蘇州古城徒步旅游線路規(guī)劃
基于優(yōu)化后的蟻群算法對蘇州古城徒步旅游線路進(jìn)行規(guī)劃?；?span id="syggg00" class="hl">蟻群算法的蘇州古城徒步旅游線路規(guī)劃能夠得到最優(yōu)旅游線路，整體運(yùn)算運(yùn)行效率高、速度較快，能滿足日后進(jìn)一步開發(fā)規(guī)劃的需求。關(guān)鍵詞：蟻群算法;旅游;線路;規(guī)劃作為始建于2500多年前的蘇州古城，蘇州有著深厚的文化底蘊(yùn)，文物古跡眾多，在古城區(qū)中就聚集了大量的歷史古跡。如何規(guī)劃游覽這些分散在蘇州大街小巷中的古跡、有效地安排旅游線路、提升游客的旅游質(zhì)量和旅游效率，在智慧旅游的設(shè)計(jì)中十分必要。特別是在散客時代，主流
看世界·學(xué)術(shù)上半月 2020年11期2020-09-10
- 工業(yè)機(jī)器人焊接路徑規(guī)劃研究與應(yīng)用
題，提出利用蟻群算法與遺傳算法相結(jié)合的方法得出一條較為合理的焊接路徑，并應(yīng)用于某實(shí)際項(xiàng)目中驗(yàn)證其可行性。這降低了前期仿真較為繁雜的重復(fù)調(diào)試路徑工作，為實(shí)際仿真工作提供一種較為有效的處理方案，縮短焊接時間，提升了6%的工作效率。關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人;焊接路徑;蟻群算法;遺傳算法;效率中圖分類號：TG409 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-2303（2020）12-0037-06DOI：10.7512/j.issn.1001-2303.2020.
電焊機(jī) 2020年12期2020-09-10
- DBSCAN聚類處理的改進(jìn)蟻群算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用
摘要：傳統(tǒng)的蟻群算法在求解車輛路徑問題時迭代速度較慢，且求解精度較低，易陷入局部最優(yōu)。針對這些問題，利用DB-SCAN聚類算法對車輛路徑問題中的各個物料配送點(diǎn)進(jìn)行聚類劃分，并根據(jù)聚類劃分的情況對蟻群算法中的信息素矩陣合理初始化，實(shí)現(xiàn)對蟻群算法的改進(jìn)，使得改進(jìn)后的蟻群算法能有更高的求解精度和更快的收斂速度。通過MAT-LAB2019A對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行仿真測試，并與其他算法橫向?qū)Ρ?，可得改進(jìn)后的蟻群算法在求解輛路徑問題時有著更高的求解精度和更快的收斂速度，特別是
電腦知識與技術(shù) 2020年19期2020-08-19
- 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)建筑設(shè)備智能調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)
出一種改進(jìn)的蟻群算法克服了傳統(tǒng)蟻群算法收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)的缺陷。將改進(jìn)的蟻群算法移植到云計(jì)算環(huán)境中，云計(jì)算的快速計(jì)算和高速存儲優(yōu)勢能夠?qū)崿F(xiàn)建筑設(shè)備的實(shí)時資源調(diào)度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的蟻群算法在云計(jì)算環(huán)境中能夠較為明顯地提升資源調(diào)度效率。關(guān)鍵詞： 智能調(diào)度系統(tǒng); 資源調(diào)度; 云計(jì)算; 物聯(lián)網(wǎng); 蟻群算法; 路徑優(yōu)化中圖分類號： TN99?34; TP393? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年3期2020-08-04
- 基于蟻群算法西安旅游路線的優(yōu)化研究
ab軟件通過蟻群算法對西安著名的16個景點(diǎn)進(jìn)行了路徑規(guī)劃，實(shí)例證明，蟻群算法在解決路徑優(yōu)化這類問題是相對有效的。Abstract： With the increasing demand of the people， traveling abroad has become a part of life. But how to plan the travel route to save time and make the route shortest is t
價(jià)值工程 2020年20期2020-07-28
- 基于云計(jì)算資源分配與調(diào)度優(yōu)化的改進(jìn)蟻群算法研究
;調(diào)度優(yōu)化;蟻群算法Abstract：Because of the large scale of nodes in cloud computing environment and the low resource allocation of a single node， this paper proposes an improved genetic algorithm （GA） strategy based on resource scheduling a
微型電腦應(yīng)用 2020年5期2020-06-29
- 蟻群算法中參數(shù)設(shè)置的研究
摘? 要：蟻群算法是一種智能仿生算法，以TSP為例分析蟻群算法中的參數(shù)設(shè)置情況，蟻群算法中的參數(shù)較多，不同的參數(shù)組合都影響著蟻群算法的全局收斂性和收斂速度，同時也是蟻群算法研究的難點(diǎn)，且至今為止都沒有完整的理論支持，只能依靠學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)或者大量的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)。該文主要通過仿真實(shí)驗(yàn)，依據(jù)每個參數(shù)對蟻群算法的最優(yōu)路徑的影響，最終得出每個參數(shù)較為合理的取值范圍。且以TSP為例有較好的實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：蟻群算法;參數(shù)設(shè)置;TSP中圖分類號：TP301.6? ? ? 文獻(xiàn)
現(xiàn)代信息科技 2020年22期2020-06-24
- 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書館借閱量估計(jì)模型
模型，并采用蟻群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值;最后，與其他圖書館借閱量估計(jì)模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，所提模型可以獲得高精度的圖書館借閱量估計(jì)結(jié)果，降低了圖書館借閱量估計(jì)誤差，驗(yàn)證了所提圖書館借閱量估計(jì)模型的有效性和優(yōu)越性。關(guān)鍵詞： 估計(jì)模型; 借閱量歷史數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù); 蟻群算法; 圖書館管理; RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號： TN911.1?34; TP181 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ?
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年7期2020-06-15
- 基于蟻群算法的物流優(yōu)化策略
證。本文應(yīng)用蟻群算法對物流公司的配送進(jìn)行優(yōu)化，使配送過程實(shí)現(xiàn)最優(yōu)。關(guān)鍵詞：蟻群算法 ?物流配送 ?最優(yōu)策略中圖分類號：TP18;F252 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）02（b）-0169-021 ?物流配送的重要性物流配送是指物流公司對客戶的商品進(jìn)行接收、整理、分配及運(yùn)輸?shù)倪^程。過去，電子信息不發(fā)達(dá)，物流僅局限于信件往來和親朋好友間的
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2020年5期2020-06-11
- 基于群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究綜述
、蜂群算法、蟻群算法和螢火蟲算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用進(jìn)行分析和綜述，對群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展有著重要的參考價(jià)值。關(guān)鍵詞：群體智能;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;蜂群算法;蟻群算法;螢火蟲算法中圖分類號：TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2020）35-0007-04開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：Review on Application of Intelligent Algorithm to Optimiz
電腦知識與技術(shù) 2020年35期2020-06-07