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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
目的:针对传统蚁群算法存在易陷入局部最优值、前期盲目搜索和收敛速度慢等问题,提出一种改进算法并应用于AGV(Automated Guided Vehicles)全局路径规划。方法:通过优化状态转移概率以及信息素更新方法完成对传统蚁群算法的改进;然后建立环境地图模型,并将改进算法应用于AGV路径规划;最后进行对比试验,并分析算法的改进效果。结果:与现有算法比较,改进算法可更快获得更短的规划路径长度,同时可有效减少算法迭代次数。结论:通过优化状态转移概率和信息素更新方法,可有效加快蚁群算法的收敛速度,增强蚁群全局搜索能力。  相似文献   

2.
基于动态权值的PSO算法的多传感器数据融合   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对标准粒子群算法的缺点,在原有算法的基础上,提出一种动态权值的粒子群优化算法,使得粒子在迭代过程中惯性权值随粒子进化度和聚合度的变化而改变,并将其尝试性的运用到数据融合领域.实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度/互补度以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合.  相似文献   

3.
近年来,自动导引机器人(AGV)一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。  相似文献   

4.
为解决蚁群算法(ACO)求解TSP收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于蚁群的融合算法(APG)。首先在ACO的初始种群中引入精英策略,获得精英路径并构建精英可行解空间;其次引入PSO模型,令精英可行解作为PSO的初始种群,加入GA中的进化策略,使粒子与Gbest进行交叉操作,再使交叉操作后的粒子发生变异,得到第二次优化的可行解空间;最后更新ACO信息素,完成一次ACO优化迭代过程。通过APG在TSPLIB中不同实例的验证,结果表明,APG算法较其它路径优化算法能够得到更优路径。  相似文献   

5.
云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。  相似文献   

6.
粒子群算法是一种基于群体的智能算法,具有较强的全局搜索能力,并能通过对一定数量粒子的迭代运算获得问题的全局最优解。将粒子群算法应用于多峰值函数优化中可以避免常规方法难以同时搜索出多个极值而陷于局部极值的问题。基于matlab平台的仿真实验中,引入粒子群初始化位置拥挤距离检测,并在peaks函数上进行测试,可以有效实现全局和局部搜索,并能较好地保持粒子的多样性,从而获得多峰值函数的最优解。  相似文献   

7.
宋雪梅  李兵 《唐山学院学报》2006,19(1):87-88,101
蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。  相似文献   

8.
针对四旋翼飞行器的标准粒子群优化算法PID控制器容易陷入局部最优解、过早收敛的问题,提出了一种动态粒子群优化算法的PID控制技术。该算法主要由两部分组成:①根据迭代过程中粒子群粒子与全局最优粒子间的欧氏距离大小动态改变惯性权重,并设置系数控制其对惯性权重的影响程度;②引入杂交进化,在指定迭代次数内,若粒子群全局最优值连续未变,则对指定数量的粒子进行杂交,增加粒子多样性,避免陷入局部最优。通过Matlab/Simulink搭建四旋翼飞行器模型并仿真。结果表明,该优化算法能有效地避免陷入局部最优和过早收敛,使四旋翼飞行器得到更平稳、精确的控制,减少超调,提升计算效率。  相似文献   

9.
为了改进BP神经网络收敛速度慢、不能得到全局最优解的缺点,选择具有全局优化、支持并行且具有自适应特性的蚁群算法,优化神经网络初始权重和阈值。将算法运用于实体解析元组对的匹配加以验证,结果表明:在相同最大迭代次数下,BP神经网络迭代490次可寻找到最优解,其均方误差为0.078,ACO-BP神经网络同样迭代487次可寻找到最优解,均方误差为0.013,相对来说均方误差更小,训练效果更接近于目标值,表明蚁群优化的神经网络算法可以改善传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低和易陷入局部最优等缺点。  相似文献   

10.
由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。  相似文献   

11.
基于人工鱼群算法的复杂系统可靠性优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于复杂系统可靠性函数常常具有非线性的特点,因此设计既要满足可靠度又要使系统成本最小,成了优化设计中的难点。针对这一问题,提出了基于群体智能-人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)的优化方法。给出了基于鱼群算法的可靠性的求解策略,详细探讨了鱼群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性.并对非串-并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计问题进行分析计算。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较高的搜索效率,论证了该算法在复杂系统可靠性优化中的可行性和有效性。  相似文献   

12.
供水管网中的节点流量具有不确定性,为了研究节点流量不确定性对供水管网漏损定位能力的影响,建立供水管网节点流量分布在不同条件下的需求分布水力模型。一种是供水管网中各节点平均分配流入量的均匀模型,另一种是在供水管网各节点按需分配流入量的分配模型,比较两种需求分布模型的漏损定位性能。利用加权最小二乘算法完成供水管网水力模型的漏损定位,加权最小二乘算法具有模型精度高和计算效率高的优点,该方法通过计算供水管网中监测值与水力模型模拟值的差异,判断是否发生漏损,并能准确定位漏损节点。最后通过实例证明供水管网节点流量的不确定性对供水管网漏损定位性能有突出影响。  相似文献   

13.
in order to evaluate the seismic reliability of water distribution system and make rehabilitation decisions correspondingly, it is necessary to assess pipelines damage states and conduct functional analysis based on pipe leak- age model. When an earthquake occurred, the water distribution system kept serving with leakage. By adding a virtual node at the centre of the pipeline with leakage, an efficient approach to pressure-driven analysis was developed for simulating a variety of low relative scenarios, and a hydraulic leakage model was also built to perform hydraulic analy- sis of the water supply network with seismic damage. Then the mean-first-order-second-moment method was used to analyse the seismic serviceability of the water distribution system. According to the assessment analysis, pipes that were destroyed or in heavy leakage were isolated and repaired emergently, which improved the water supply capability of the network and would constitute the basis for enhancing seismic reliability of the system. The proposed approach to seismic reliability and rehabilitation decision analysis on water distribution system is demonstrated effective through a case study.  相似文献   

14.
针对汽车零部件供应物流,建立循环取货配送路径优化模型,将遗传算法与Max-Min蚁群算法融合,采用遗传算法生成初始信息素分布,利用Max-Min蚁群算法求精确解,并通过实例验证。结果表明,混合算法对于解决供应商数量多、带时间窗限制与碳排放限制的配送路径优化问题,可有效降低车辆取货频次和提高车辆装载率。  相似文献   

15.
为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。  相似文献   

16.
根据物流快递业中的优化问题特点建立其配送数学模型,提出了以模拟退火算法和遗传算法相结合的思想为基础对其方案进行解决。实际算例表明,用此混合算法来解决实际的快递优化问题,可以进一步提高快递配送效率,能够在短时间内找到最理想的分配方案并计算出最低的成本消耗,从而证明了该混合算法是可行的。  相似文献   

17.
详细介绍了墨西哥哈利斯科州特拉凯帕凯市住宅开发区雨水收集系统的一种家庭模式.为了设计出一个可以为家庭提供最大水量的雨水收集系统,对雨水收集量进行了估算.基于估算出的雨水收集量,对家庭总需水量进行了计算,以便探讨雨水的可能用途.雨水收集系统的主要组成部分如下:集水区;落水管(屋顶排水管),第一冲洗水箱;水箱;渗井;泵站,过滤系统;紫外(UV)处理设备.雨水收集系统被设计成中央供水系统的一部分.介绍了雨水收集系统的设计和建设过程及其造价.通过该方式,可提供一个技术参考,从而帮助市民来设计和建设他们的雨水系统.该模式既可促进此系统在墨西哥的发展,也可为国际社会提供宝贵的经验.  相似文献   

18.
混合遗传算法在深基坑支护工程优化设计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨了深基坑支护工程设计同混合遗传算法结合的可能性,提出一种混合遗传优化算法设计方法应用于深基坑支护工程设计。根据实际现场环境我们变化遗传算法结构,从而改善算法的计算效率。实验结果表明同经典设计方法比较混合遗传算法具有一定优越性。  相似文献   

19.
本文对复杂系统的可靠性进行模拟研究,给出了系统的可靠性、可靠寿命以及可靠性置信下界等可靠性指标的模拟计算公式.计算方法简单实用,是复杂系统可靠性评定的一种有效方法.  相似文献   

20.
Dijkstra算法的优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,可用来找出图中指定节点到其他节点的最短距离,有着广泛的应用。文章通过分析传统Dijkstra算法的设计思想,提出该算法在实现方法上存在的一些不足之处,并从节约存储空间和提高运算效率方面对其进行了改进,并通过复杂性分析比较,得出这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法。  相似文献   

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