期刊文献+

基于蚁群算法的复杂空间电缆排布优化方法 被引量:1

下载PDF
导出
摘要 在水下航行体或航空器的闭合空间内安装较多的电子元件、电路板部件和其他机械组件时,各个电子部件归总起来的多芯电缆排布问题比较烦琐复杂,合理的布线路径不仅可以使布线更加科学,最重要的是在该产品有苛刻的重量要求时,最短的布线优化可以最大程度的减轻系统的总体重量。通过选定狭小空间内的典型工作区域,并对该区域进行栅格化处理,应用蚁群智能算法,对该特定空间范围内的电线、电缆排布进行优化设计,可以使系统设计更加科学合理。
作者 初元红
出处 《电脑知识与技术》 2018年第10期179-181,共3页 Computer Knowledge and Technology
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献27

  • 1张颖,吴成东,原宝龙.机器人路径规划方法综述[J].控制工程,2003,10(z1):152-155. 被引量:66
  • 2金飞虎,洪炳熔,高庆吉.基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划[J].机器人,2002,24(6):526-529. 被引量:52
  • 3蔡光跃,董恩清.遗传算法和蚁群算法在求解TSP问题上的对比分析[J].计算机工程与应用,2007,43(10):96-98. 被引量:29
  • 4海韦里恩等著.周宗谭,董国华等译.独立成分分析[M].北京:电子工业出版社,2007. 被引量:1
  • 5Duan H B, Wang D B, Zhu J Q.Anovel method based on ant colony optimization algorithm for solving ill-conditioned linear systems of equations[J].Journal of System Engineering and Electronics,2005,16(3):606-610. 被引量:1
  • 6Dorigo M, Maniezzo V, Colomi A. Ant system : optimization by a col- ony of cooperating agents[J]. IEEE Transactions on SMC, 1996,26 (1) :12-41. 被引量:1
  • 7Dorigo M, Gambardella L M. Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computing , 1997, (1) :53-66. 被引量:1
  • 8[EB/OL] hnp ://www. iwr. uni - heidelberg, de/groups/comopt/ software/TSPLIB95/. 被引量:1
  • 9Dorigo M,Gambardella L M,Middendorf M,et al. Guest editorial: special section on ant colony optimization[A]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation[C]. 2002,6(4): 317-319. 被引量:1
  • 10Dorigo M,Dicaro G. Ant colony optimization: a new meta-heuristic[A]. Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation[C]. Washington,DC,USA: 1999,Vol.2. 1477. 474-477. 被引量:1

共引文献167

同被引文献8

引证文献1

二级引证文献7

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部