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基于蚁群算法的PID参数优化 被引量：51
1
作者 段海滨 王道波 +1 位作者 黄向华 朱家强 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期97-100,共4页
针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基... 针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统.仿真应用研究表明,该PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了该方案的可行性和有效性. 展开更多
关键词 蚁群算法 信息素 PID 参数优化
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基于改进蚁群算法的物流配送路径优化 被引量：57
2
作者 张维泽 林剑波 +2 位作者 吴洪森 童若锋 董金祥 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期574-578,597,共6页
建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型,运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题,将遗传算法的复制、交叉和变异等遗传算子引入蚁群算法,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以提高蚁群算法的自适应性,使得... 建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型,运用蚁群算法解决物流配送路径优化问题,将遗传算法的复制、交叉和变异等遗传算子引入蚁群算法,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力;改进了信息素的更新方式,以提高蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中能根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而提高收敛速度或全局搜索能力;引入了一种确定性搜索方法,加快启发式搜索的收敛速度.经过多次对比实验表明,使用改进的蚁群算法优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解. 展开更多
关键词 物流配送 路径优化 蚁群算法 蚁群系统
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多启发因素改进蚁群算法的路径规划 被引量：54
3
作者 李理 李鸿 单宁波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期219-225,250,共8页
移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综... 移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综合指标分配各路径上的信息素量,指导蚂蚁向综合性能最好的路径靠近。并提出一种非均匀初始信息素方法,防止过多蚂蚁走入死路。结合改进的地图建模障碍机制,提高路径的安全性。仿真及实验结果表明,改进算法得到的规划路径在三因素综合性能上具有较大提高,且具有较好的全局搜索能力及收敛性,适当调整参数还能得到某一特性表现突出的路径,且迭代次数和计算时间均表现较优。 展开更多
关键词 蚁群算法 启发函数 路径规划 移动机器人 信息素
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面向TSP求解的混合蚁群算法 被引量：32
4
作者 张泓 李爱平 刘雪梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期34-37,共4页
针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面... 针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面与基本蚁群算法和免疫算法进行比较,结果表明融合免疫机制的蚁群算法性能显著提高,也为解决其他组合优化问题提供一个新的思路。 展开更多
关键词 蚁群算法 免疫算法 旅行商问题 混合算法
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基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题 被引量：13
5
作者 胡纯德 祝延军 高随祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第34期60-63,共4页
人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提... 人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。 展开更多
关键词 人工免疫算法 蚁群算法 旅行商问题
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基于蚁群算法求路径规划问题的新方法及仿真 被引量：22
6
作者 王旭 崔平远 陈阳舟 《计算机仿真》 CSCD 2005年第7期60-62,78,共4页
该文提出了一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法及其仿真,蚁群算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。与传统的算法相比,该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好解,并行... 该文提出了一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法及其仿真,蚁群算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。与传统的算法相比,该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。虽然蚁群算法在时间复杂度上可能不如传统的算法,但是理论研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的模拟进化算法。最后,利用Java语言对蚁群算法和改进的Dijkstra算法进行了仿真,并进行了比较。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径规划问题 模拟进化算法
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基于蚁群算法的多目标优化 被引量：28
7
作者 池元成 蔡国飙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期168-169,172,共3页
针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Par... 针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Pareto解集的多样性。对算法的收敛性进行分析,利用2个测试函数验证算法的有效性。 展开更多
关键词 蚁群算法 多目标优化 收敛性分析
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蚁群算法中求解参数最优选择分析 被引量：19
8
作者 张毅 梁艳春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第8期70-71,83,共3页
通过理论分析和一系列的对比模拟实验研究,来探讨蚁群算法中参数的最佳设定原则,以利于蚁群算法在实际中的应用和推广。
关键词 蚁群算法 旅行商问题 参数
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：28
9
作者 刘加奇 王泰华 董征 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第5期140-143,共4页
针对基本蚁群算法(ACA)在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、局部最优等问题,研究一种改进蚁群算法。通过修改距离启发函数和建立一个判断节点夹角大小的夹角指数启发函数的方法,提高蚁群算法搜索最优路径的效率;采用部分较优路径信... 针对基本蚁群算法(ACA)在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、局部最优等问题,研究一种改进蚁群算法。通过修改距离启发函数和建立一个判断节点夹角大小的夹角指数启发函数的方法,提高蚁群算法搜索最优路径的效率;采用部分较优路径信息素增量分段更新方式,提高蚁群算法搜索路径长度的最优性;此外为了快速搜索到最优路径,采用一种基于等差数列的自适应信息素挥发系数。经MATLAB仿真分析,验证了改进蚁群算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 蚁群算法 夹角指数启发函数 信息素分段更新方式
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一种求解TSP的混合遗传蚁群算法 被引量：25
10
作者 徐金荣 李允 +1 位作者 刘海涛 刘攀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2084-2087,2112,共5页
结合遗传算法和蚁群算法,提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来,提高了遗传算法的种群的多样性;基于启发... 结合遗传算法和蚁群算法,提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来,提高了遗传算法的种群的多样性;基于启发式遗传信息的蚁群算法是将启发式遗传信息加入到蚁群算法中,防止蚁群算法对信息素过分依赖,缩小最优解的搜索空间。HGI-ACGA算法是将启发式遗传信息加入到蚁群遗传算法中,可以提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明,HGI-ACGA算法在收敛速度和收敛精度上均优于ACGA和ACA算法。 展开更多
关键词 遗传算法 蚁群算法 信息素 启发式遗传信息 旅行商问题
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物流配送车辆路径优化问题的仿真研究 被引量：26
11
作者 吴洁明 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第7期357-360,共4页
研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本。物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高。为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效... 研究物流配送车辆路径优化问题,由于物流行业要求货物及时配送,又要降低物流运输成本。物流配送车辆路径选择是重点解决的问题,传统优化方法搜索时间长,难以找到最优路径,造成物流配送成本高。为了降低物流配送成本,提高车辆路径优化效率,提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法。首先对物流配送车辆路径问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用蚁群算法对车辆路径问题的数学模型进行求解。通过具体实例对算法进行实验,实验结果表明,蚁群算法提高寻优效果,找到的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法,降低物流配送成本,并为物流配送车辆路径选择提供了一种有效算法。 展开更多
关键词 车辆路径问题 蚁群算法 物流配送
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求解TSP的改进蚁群算法 被引量：23
12
作者 侯文静 马永杰 +1 位作者 张燕 石玉军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2087-2089,共3页
针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速... 针对蚁群算法存在的搜索时间长、易限于局部最优解等缺陷,提出了一种改进的蚁群算法。通过在初始化信息素矩阵中采用候选城市列表减少劣质解,在局部搜索中采用聚类进行二次搜索,缩小了算法的搜索范围、改善了解空间的质量,提高了搜索速度。仿真结果表明,改进后的蚁群算法在TSP的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。 展开更多
关键词 蚁群算法(aca) 旅行商问题 候选城市列表 聚类 蚁群系统(ACS)
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蚁群算法在需水预测模型参数优化中的应用 被引量：24
13
作者 侯景伟 孔云峰 孙九林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2952-2955,2959,共5页
为了解决投影寻踪(PP)需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁... 为了解决投影寻踪(PP)需水预测模型的高维、非正态、非线性参数优化问题,提高需水预测的精度,尝试用基于网格划分的自适应连续域蚁群算法(ACA)在不同拟合和预测时长内对模型参数进行优化组合,并运用该模型进行年需水量预测。基于改进蚁群算法的投影寻踪需水预测模型参数优化进行了实例仿真。对基于改进蚁群算法的预测精度与基于人工免疫算法(AIA)和BP神经网络的模型(BPANN)参数优化结果分别进行了比较,实验结果表明:1)这三种算法的拟合精度相对误差绝对值分别小于2%、10%和10%;2)预测精度相对误差绝对值分别小于6%、11%和12%;3)改进蚁群算法能收敛到全局最优解,收敛速度较快。因此,改进蚁群算法的投影寻踪需水预测结果明显优于人工免疫算法和BP神经网络。该方法可推广到其他类似的高维非线性问题上。 展开更多
关键词 蚁群算法 需水预测 参数优化 投影寻踪 人工免疫算法 BP神经网络
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蚁群算法的现状与研究进展 被引量：12
14
作者 丁海军 陈佑健 《河海大学常州分校学报》 2005年第1期5-9,共5页
介绍了蚁群算法的基本原理及其算法的模型,对几种改进的蚁群算法进行了评述,并对算法的研究现状做了概述,认为蚁群算法是一种较好的解决组合优化问题的新型模拟进化算法.
关键词 蚁群算法 信息素 组合优化
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面向旅行商问题的蚁群算法改进 被引量：22
15
作者 姜坤霖 李美安 张宏伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期114-117,共4页
针对基本蚁群算法在处理旅行商问题（TSP）时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,从城市选择策略和信息素挥发系数进行了改进,提出了一种基于赌盘算法的城市选择策略和挥发系数自适应的蚁群算法,并采用了任务提前终止策略来减... 针对基本蚁群算法在处理旅行商问题（TSP）时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,从城市选择策略和信息素挥发系数进行了改进,提出了一种基于赌盘算法的城市选择策略和挥发系数自适应的蚁群算法,并采用了任务提前终止策略来减少算法的运行时间。仿真结果表明,该算法与基本蚁群算法相比,收敛时间比基本蚁群算法运行时间缩短了60%~80%,改进后的算法最优解绝大部分优于基本蚁群算法,也有少部分不如基本蚁群算法,但都在可接受范围以内。 展开更多
关键词 蚁群算法 动态自适应 赌盘算法 TSP
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基于蚁群算法的最优路径选择问题的研究 被引量：18
16
作者 夏立民 王华 +1 位作者 窦倩 陈玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第16期3957-3959,4058,共4页
交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进。提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法。在最优路径的选择过程中采用蚁群算法并对其进行建模,能够发挥算法并行性、正反馈、协作性等特点,使各... 交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进。提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法。在最优路径的选择过程中采用蚁群算法并对其进行建模,能够发挥算法并行性、正反馈、协作性等特点,使各蚂蚁个体之间相互协作,在较短的时间内发现较优解。研究及模拟实验结果表明,蚁群算法是一种鲁棒性较强的新型模拟仿生算法,具有较好的发展前景。 展开更多
关键词 蚁群算法 交通网络 最优路径 信息素 模拟进化算法
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基于支持向量机的道路交通事故数据统计模型研究 被引量：20
17
作者 胡启洲 高宁波 叶茂 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-44,共6页
为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参... 为有效预测道路交通事故,促进交通可持续发展,利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究道路交通事故问题。在对SVM进行优化决策的基础上,提出一个交通事故数据拟合和预测的统计分析模型。鉴于SVM的预测精度很大程度上取决于训练参数的选取,利用ACA优化其训练参数的选择过程,得到基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型。利用该模型对小样本及非线性数据优越的预测性能进行年交通事故量的预测。结果表明,与一些其他模型相比,基于SVM的道路交通事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对交通事故数量进行拟合、预测和统计分析。 展开更多
关键词 道路交通 交通事故 支持向量机(SVM) 蚁群算法(aca) 数据统计分析模型
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改进的蚁群遗传算法求解旅行商问题 被引量：20
18
作者 于莹莹 陈燕 李桃迎 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第11期317-320,共4页
在改进蚁群算法优化问题的研究中,针对遗传算法收敛速度过慢的问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,首先利用信息素的蚁群算法的快速收敛特性,得到一次寻优结果作为遗传算法的初始种群,同时对传统遗传算法的基本遗传算子做出改进,结合形成... 在改进蚁群算法优化问题的研究中,针对遗传算法收敛速度过慢的问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,首先利用信息素的蚁群算法的快速收敛特性,得到一次寻优结果作为遗传算法的初始种群,同时对传统遗传算法的基本遗传算子做出改进,结合形成一种新的算法模型,应用于求解旅行商问题。对三种模型分别设计程序实现仿真,采用两组实验数据,对三种算法求解旅行商问题的结果进行模拟与对比分析。实验结果表明改进的蚁群遗传结合算法可以有效地解决旅行商问题,在求解效率和求解质量上都取得很好的效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 遗传算法 组合算法 旅行商问题
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基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究 被引量：17
19
作者 张景虎 郭敏 王亚文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期1236-1239,共4页
将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域,提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性,对蚁群算法进行了改进,并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算... 将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域,提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性,对蚁群算法进行了改进,并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性,满足了CT图像三维重建的需求。 展开更多
关键词 蚁群算法 边缘检测 CT图像
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基于蚁群算法的多连接查询优化方法 被引量：15
20
作者 郭聪莉 朱莉 李向 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期173-175,共3页
介绍蚁群算法在多连接查询优化中的应用,在介绍蚁群算法的基本原理和工作流程的基础上,提出一种利用蚁群算法进行数据库多连接查询优化的方法,并建立基于蚁群算法的多连接查询优化模型。理论分析与试验结果表明,用蚁群算法解决多连接查... 介绍蚁群算法在多连接查询优化中的应用,在介绍蚁群算法的基本原理和工作流程的基础上,提出一种利用蚁群算法进行数据库多连接查询优化的方法,并建立基于蚁群算法的多连接查询优化模型。理论分析与试验结果表明,用蚁群算法解决多连接查询优化问题取得了满意的效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 优化 多连接查询
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